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非参数核密度估计的L^r收敛 被引量:1

On convergence in L^r norm of nonparametric kernel density estimate
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摘要 核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法.有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的Lr收敛. Kernel density estimation is a nonparametric method which can be widely used in many fields. It's large sample character for independent sample is introduced in [ 1 ]. On the basis of improving a lemma brought up by Parzen. This paper aims to give the convergence in norm of the kernel density estimate.
机构地区 燕山大学理学院
出处 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第4期581-582,共2页 Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition
关键词 核密度估计 L^τ收敛 非参数统计 kernel density estimation convergence norm nonparametric statistic
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Parzen,E.On Estimation of a Probability Density Function and Mode.Ann.Math.Statist1962,33,1056-1076. 被引量:1
  • 2陈希孺等著..非参数统计[M].上海:上海科学技术出版社,1989:401.
  • 3林正炎等编著..概率极限理论基础[M].北京:高等教育出版社,1999:244.
  • 4吴本忠.一类密度估计的收敛速度[J].工科数学,1997,13(2):7-12. 被引量:4

共引文献3

同被引文献2

引证文献1

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