Convergence rates in the law of large numbers for i.i.d. random variables have been generalized by Gut[Gut, A., 1978. Marc inkiewicz laws and convergence rates in the law of large numbers for random variables with multidimensional indices, Ann. Probab. 6, 469-482] to random fields with all indices having the same power in the normalization. In this paper we generalize these convergence rates to the identically distributed and negatively associated random fields with different indices having different power in the normalization.
In this paper we extend Kim and Pollard's cube root asymptotics to other rates of convergence, to establish an asymptotic theory for a multidimensional mode estimator based on uniform kernel with shrinking bandwidths. We obtain rates of convergence depending on shrinking rates of bandwidth and non-normal limit distributions. Optimal decreasing rates of bandwidth are discussed.
We investigate density estimation problem in the L$^{\infty}$ norm and show that the iii optimal minimax rates are achieved for smooth classes of weakly dependent stationary sequences. Our results are then applied to give uniform convergence rates for various problems including the Gibbs sampler.
Nonparametric kernel regression problem is considered for a stationary dependent sequence {(Xi, Yj) 1 j $\geq$ 1 }. In particular consistency and rates of convergence are discussed, which gives some useful insight for the effect of dependence for stationary $\alpha$-mixing sequences.
Classification as a tool to extract information from data plays an important role in science and engineering. Among various classification methodologies, support vector machine has recently seen significant developments. The central problem this paper addresses is the accuracy of support vector machine. In particular, we are interested in the situations where fast rates of convergence to the Bayes risk can be achieved by support vector machine. Through learning examples, we illustrate that support vector machine may yield fast rates if the space spanned by an adopted kernel is sufficiently large.
Let $X_1$, $X_2$,${\ldots}$, $X_n$ be a sequence of independent and identically distributed random variables with common distribution function $F$. Convergence rates for the moments of extremes are studied by virtue of second order regularly conditions. A unified treatment is also considered under second order von Mises conditions. Some examples are given to illustrate the results.
When infeasible interior-point methods are applied to large-scale linear programming problems, they become unstable and cannot solve the problems if convergence rates of primal feasibility, dual feasibility and duality gap are not well-balanced. We can balance convergence rates of primal feasibility, dual feasibility and duality gap by introducing control parameters. As a result, the stability and the efficiency of infeasible interior-point methods can be improved.
The Marcinkiewicz-Zygmund strong law of large numbers for conditionally independent and conditionally identically distributed random variables is an existing, but merely qualitative result. In this paper, for the more general cases where the conditional order of moment belongs to (0, ${\infty}$) instead of (0, 2), we derive results on convergence rates which are quantitative ones in the sense that they tell us how fast convergence is obtained. Furthermore, some conditional probability inequalities are of independent interest.
본 연구는 우리나라 16개 광역자치단체의 재정자립도 격차가 줄어들고 있는지 여부를 분석하고 그에 따른 해결책을 마련하기 위해 1998~2013년까지 총 16년간의 패널 데이터를 구축하고 Pooled OLS, 시스템 GMM 분석을 실시하였다. 재정자립도의 추이를 살펴본 결과, 시간이 지남에 따라 하향하는 추세를 보였으며, 광역자치단체를 대상으로 한 ${\beta}$-수렴 분석에서 절대적, 조건부 수렴 모두 재정자립도의 수렴이 나타났다. 또한 노인인구, 실질 GRDP, 인구밀도 변수를 통제한 조건부 분석 시 절대적 수렴보다 더 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다. 특 광역시와 도를 나누어 분석한 결과, 특 광역시와 도 모두에서 재정자립도의 절대적, 조건부 수렴현상을 확인하였으며 도보다 특 광역시에서 빠르게 수렴이 진행되고 있었다. 단체별 지역 환경 및 재정운영의 차이에 따라서 재정자립도의 결정요인이 다를 것으로 판단하여 결정요인분석을 실시한 결과, 특 광역시의 경우, 3차 산업 취업자 비중 변수가 재정자립도에 긍정적인 효과를 가지며, 도에서 1인당 자동차 등록대수 변수는 재정자립도에 긍정적인 영향을 주고, 노인인구의 증가는 재정자립도에 부정적 영향을 주는 것으로 나타났다.
This study has been conducted to investigate the appropriate mixed sowing rates with white clover (Trifolium repens) and Kentucky bluegrass (Poa pratensis) by evaluating initial growth. Six different mixed sowing rates (CT, Control Trifolium repens; CP, Control Poa pratensis; T1P3, Trifolium repens 1 : Poa pratensis 3; T1P2, Trifolium repens 1 : Poa pratensis 2; T1P1, Trifolium repens 1 : Poa pratensis 1; T2P1, Trifolium repens 2 : Poa pratensis 1; T3P1, Trifolium repens 3 : Poa pratensis 1) with three repetitions were implemented in greenhouse experiment plastic pots (50.5 length × 35.0 width × 8.5 cm height). Plant height, leaf length, leaf width, number of leaves, root length, fresh weight, and dry weight were measured after a week from the germination for three months. Initial growth of Kentucky bluegrass significantly increased as mixed sowing rates with increasing, while that of white clover kept relatively decreasing than that in Control. Initial growth strongly affected sowing mixed rates by Kentucky bluegrass and not by white clover in this experiment, indicating that grasses played a dominant role during initial growth period. However, seeding rates with white clover will be dependent on the use of a turf and the desired green cover. There remains a need to further study of the mechanisms and dynamics of legume and grass competition to underpin sustainable management practices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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