Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "SURE" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
On strong uniform distribution, II. The infinite-dimensional case
Autorzy:
Lacroix, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1390759.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
dimension
chains
almost sure convergence
universally good
density
Opis:
We construct infinite-dimensional chains that are L¹ good for almost sure convergence, which settles a question raised in this journal [N]. We give some conditions for a coprime generated chain to be bad for L² or $L^∞$, using the entropy method. It follows that such a chain with positive lower density is bad for $L^∞$. There also exist such bad chains with zero density.
Źródło:
Acta Arithmetica; 1998, 84, 3; 279-290
0065-1036
Pojawia się w:
Acta Arithmetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Almost sure approximation of unbounded operators in $L_2 (X,A,μ)$
Autorzy:
Jajte, Ryszard
Paszkiewicz, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1218552.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
$L_2(X,A,μ)$
unbounded operators
almost sure convergence
projections
unitary operators
approximation
Opis:
The possibilities of almost sure approximation of unbounded operators in $L_2(X,A,μ)$ by multiples of projections or unitary operators are examined.
Źródło:
Studia Mathematica; 1998, 128, 2; 103-120
0039-3223
Pojawia się w:
Studia Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Strong law of large numbers for additive extremum estimators
Autorzy:
Mexia, João
Real, Pedro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729890.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
Kolmogorov's strong law of large numbers
multiple regression
almost sure convergence
additive extremum estimators
Opis:
Extremum estimators are obtained by maximizing or minimizing a function of the sample and of the parameters relatively to the parameters. When the function to maximize or minimize is the sum of subfunctions each depending on one observation, the extremum estimators are additive. Maximum likelihood estimators are extremum additive whenever the observations are independent. Another instance of additive extremum estimators are the least squares estimators for multiple regressions when the usual assumptions hold. A strong law of large numbers is derived for additive extremum estimators. This law requires only the existence of first order moments and may be of interest in connection with maximum likelihood estimators, since the usual assumption that the observations are identically distributed is discarded.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2001, 21, 2; 81-88
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kernel conditional quantile estimator under left truncation for functional regressors
Autorzy:
Helal, N.
Said, E. O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/255022.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
almost sure convergence
functional variables
kernel estimator
Lynden-Bell estimator
small-ball probability
truncated data
Opis:
Let Y be a random real response which is subject to left-truncation by another random variable T. In this paper, we study the kernel conditional quantile estimation when the covariable X takes values in an infinite-dimensional space. A kernel conditional quantile estimator is given under some regularity conditions, among which in the small-ball probability, its strong uniform almost sure convergence rate is established. Some special cases have been studied to show how our work extends some results given in the literature. Simulations are drawn to lend further support to our theoretical results and assess the behavior of the estimator for finite samples with different rates of truncation and sizes.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2016, 36, 1; 25-48
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the bundle convergence of double orthogonal series in noncommutative $L_2$-spaces
Autorzy:
Móricz, Ferenc
Le Gac, Barthélemy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1206079.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
von Neumann algebra
faithful and normal state
completion
Gelfand-Naimark-Segal representation theorem
bundle convergence
almost sure convergence
regular convergence
orthogonal sequence of vectors in $L_2$
Rademacher-Men'shov theorem
convergence in Pringsheim's sense
Opis:
The notion of bundle convergence in von Neumann algebras and their $L_2$-spaces for single (ordinary) sequences was introduced by Hensz, Jajte, and Paszkiewicz in 1996. Bundle convergence is stronger than almost sure convergence in von Neumann algebras. Our main result is the extension of the two-parameter Rademacher-Men'shov theorem from the classical commutative case to the noncommutative case. To our best knowledge, this is the first attempt to adopt the notion of bundle convergence to multiple series. Our method of proof is different from the classical one, because of the lack of the triangle inequality in a noncommutative von Neumann algebra. In this context, bundle convergence resembles the regular convergence introduced by Hardy in the classical case. The noncommutative counterpart of convergence in Pringsheim's sense remains to be found.
Źródło:
Studia Mathematica; 2000, 140, 2; 177-190
0039-3223
Pojawia się w:
Studia Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies