Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/17009
Título: | Não vício assintótico, consistência forte e uniformemente forte de estimadores do tipo núcleo para dados direcionais sobre uma esfera unitária k-dimensional |
Autor(es): | Santos, Marconio Silva dos |
Orientador: | Pereira, André Gustavo Campos |
Palavras-chave: | Estimação não-paramétrica;estimador do tipo núcleo;consistência forte e uniformemente forte;não-vicio assintótico;Non-parametric estimation;kernel estimators;strong consistency;uniform storng consistency;asymptotic unbiasedness |
Data do documento: | 28-Jun-2010 |
Editor: | Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
Referência: | SANTOS, Marconio Silva dos. Não vício assintótico, consistência forte e uniformemente forte de estimadores do tipo núcleo para dados direcionais sobre uma esfera unitária k-dimensional. 2010. 54 f. Dissertação (Mestrado em Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010. |
Resumo: | Nesse trabalho estudamos o não-vício assintótico, a consistência forte e a consistência uniformemente forte de um estimador do tipo núcleo, que como a maioria dos estimadores é construído com base em n observações i.i.d. X1,..., Xn de X, para a densidade f(x) de um vetor aleatório X que assume valores em uma esfera unitária k-dimensional |
Abstract: | In this work we studied the asymptotic unbiasedness, the strong and the uniform strong consistencies of a class of kernel estimators fn as an estimator of the density function f taking values on a k-dimensional sphere |
URI: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17009 |
Aparece nas coleções: | PPGMAE - Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
MarconioSS_DISSERT.pdf | 808,94 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.