Kernel estimation of the conditional mode for mixing data

العناوين الأخرى

تقدير النواة للمنوال المشروط للبيانات الممزوجة

مقدم أطروحة جامعية

al-Hurani, Sahar Zaki Muhammad

مشرف أطروحة جامعية

Salihah, Raid Bashir Ibrahim

أعضاء اللجنة

Ahmad, Hazim Ismail al-Shaykh
al-Rifi, Muhammad Ishaq

الجامعة

الجامعة الإسلامية

الكلية

كلية العلوم

القسم الأكاديمي

قسم الرياضيات

دولة الجامعة

فلسطين (قطاع غزة)

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2016

الملخص الإنجليزي

We are interested in the area of nonparametric prediction, therefore, we study the relationship between a current observation and previous observations, where the conditional density function plays an important role.

In this thesis, we study the kernel estimation of the conditional probability density function, and the conditional mode function.

We start our study by considering the mode of a sample of identically independent distributed (i.i.d.) data.

Then, we state some sucient conditions under which the kernel estimator of the conditional mode is asymptotically normally distributed.

In addition, we generalize it for the case of -mixing processes by considering addi- tional conditions on the -mixing process to obtain the same asymptotic behaviour in the i.i.d.

case.

Finally, we use the conditional mode estimation in some appli- cations, using local and international real data and simulated data.

the proposal estimator in three studies for simulation and real data proved it is good and eciency estimator by MSE error and correlation coecient.

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

عدد الصفحات

74

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-688593