【摘 要】
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该文讨论当观察数据来自污染分布F（x）=（1-（kΣi=1）β ）F（x）+ （kΣi=1）β F（x）,k（≥）2时的非参数推断问题.第一章绪论介绍了该问题的起源、发展和应用背景.第二章是该文的主要部分,将讨论这
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该文讨论当观察数据来自污染分布F（x）=（1-（kΣi=1）β<,i> ）F<,0>（x）+ （kΣi=1）β<,i> F<,i>（x）,k（≥）2时的非参数推断问题.第一章绪论介绍了该问题的起源、发展和应用背景.第二章是该文的主要部分,将讨论这样的问题：当k=2时,即F(x)=（1-β<,1>-β<,2>F<,0>（x)+β<,1> F<,1>（x)+β<,2> F<,2>（x）,其中F<,1>（x)、F<,2>（x）已知,而β<,1>、β<,2>、F<,0>（x）未知,在非参数条件下,如何对β<,1>、β<,2>、F<,0>（x）做出估计.第三章,则为当k>2时,F（x）=（1-（kΣi=1）β<,i> ）F<,0>（x）+ （kΣi=1）β<,i> F<,i>（x）,其中 F<,i>（x）,i=1,…,k已知,β<,i> ,i=1,…,k及F<,0>（x）未知的非参数条件下,对β<,i> ,i=1,…,k及F<,0>（x）做出了相合性估计.第四章,对第二章和第三章中列举的例子进行了随机模拟,从中分析得出相应的统计规律.
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