Reproducing kernel Hilbert spaces and local polynomial estimation of smooth functionals

机译：再现内核希尔伯特空间和局部多项式估计的平滑功能

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We outline a general method that estimates smooth functionals of a probability distribution from a sample of observations, restricting the framework to local polynomial fitting. The construction of the estimators is based on a weighted least squares criterion and reproducing kernel Hilbert spaces theory. We briefly discuss their asymptotic properties and review applications to classical bivari-ate risk measures estimation.

机译：我们概述了一种估计从观察样本的概率分布的平滑功能的一般方法，将框架限制为局部多项式配件。估算器的构造是基于加权最小二乘标准和再现内核希尔伯特空间理论。我们简要讨论了渐近性质，并审查了古典Bivari-ATE风险措施估算的申请。

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来源
《International Society for Analysis, Applications, and Computation》|2010年||共8页
会议地点
作者
B. Abdous;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 O17-532;
关键词
Kernel smoothing; local estimation; reproducing kernel Hilbert spaces; bivariate risk measures;

机译：内核平滑;局部估计;再现内核希尔伯特空间;自相加风险措施;

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