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首页> 外文会议>International Triennial Calcutta Symposium on Probability and Statistics; 20031228-31; Calcutta(IN) >A PERTURBATION TECHNIQUE FOR SAMPLE MOMENT MATCHING IN KERNEL DENSITY ESTIMATION
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A PERTURBATION TECHNIQUE FOR SAMPLE MOMENT MATCHING IN KERNEL DENSITY ESTIMATION

机译：核密度估计中样本矩匹配的摄动技术

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The fundamental idea of kernel smoothing technique can be recognized as one-parameter data perturbation with a smooth density. The usual kernel density estimates might not match arbitrary sample moments calculated from the unsmoothed data. A technique based on two-parameter data perturbation is developed for sample moment matching in kernel density estimation. It is shown that the moments calculated from the resulting tuned kernel density estimate can be made arbitrarily close to the raw sample moments. Moreover, the pointwise rate of MISE of the resulting density estimates remains optimal. Relevant simulation studies are carried out to demonstrate the usefulness and other features of this technique.
机译：核平滑技术的基本思想可以被认为是具有平滑密度的一参数数据扰动。通常的核密度估计值可能与根据不平滑数据计算出的任意样本矩不匹配。开发了一种基于两参数数据摄动的技术，用于核密度估计中的样本矩匹配。结果表明，根据调整后的内核密度估计值计算出的矩可以任意接近原始样本矩。此外，最终的密度估计的MISE逐点速率保持最佳。进行了相关的仿真研究，以证明该技术的有用性和其他功能。

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