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Multiplicative bias correction for discrete kernels

机译:离散内核的乘法偏差校正

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摘要

In this paper, we prove that two multiplicative bias correction techniques (MBC) can be applied for discrete kernels in the context of probability mass function estimation. First, some properties of the MBC discrete kernel estimators (bias, variance and mean integrated squared error) are investigated. Second, the popular cross-validation technique is adapted for bandwidth selection. Finally, a simulation study and a real data application for discrete data illustrate the performance of the MBC estimators based on dirac discrete uniform and triangular discrete kernels.
机译:在本文中,我们证明了在概率质量函数估计的背景下,两种乘法偏差校正技术(MBC)可以应用于离散内核。首先,研究了MBC离散核估计量的一些属性(偏差,方差和均方平方误差)。其次,流行的交叉验证技术适用于带宽选择。最后,针对离散数据的仿真研究和实际数据应用说明了基于狄拉克离散均匀和三角形离散核的MBC估计器的性能。

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