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核密度估计的对称检验在L1(Rd)下的中偏差

         

摘要

Let fn be a non-parametric kernel density estimator based on a kernel function K and a sequence of independent and identically distributed random variables taking values in Rd.In this paper we prove two moderate deviation theorems in L1(Rd) for {fn(x)-fn(-x),n ≥ 1}.%设FN是基于一个核函数K和取值于Rd的独立同分布随机变量列的一个非参数核密度估计.本文证明了{fn(x)-fn(-x),n≥1}在L1(Rd)空间下的两个中偏差定理.

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