王涛;管仲 伯恩斯坦多项式模型阶数的选择。 （英语） Zbl 1524.62154号 统计概率。莱特。 200，文章ID 109868，6 p.（2023）. 总结：提出了基于矩和模态的伯恩斯坦多项式模型度选择方法。仿真结果表明，用所提方法和变点方法选择的度数进行密度的最大近似Bernstein似然估计的平均积分平方误差小于核密度的平均积分方差，但接近或小于参数最大似然估计。 MSC公司： 62G05型 非参数估计 62G07年 密度估算 10层62层 点估计 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：伯恩斯坦多项式模型;密度估计;最大似然法 软件：evmix公司;多模式 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Wang}和\textit{Z.Guan}，Stat.Probab。莱特。200，文章ID 109868，6 p.（2023；Zbl 1524.62154） 全文： 内政部 参考文献： [1] Ameijeiras-Alonso，J。；Crujeiras，R.M。；Rodriguez-Casal，A.，《多模式：模式评估的R包》，J.Stat.Softw。，97，1-32（2021），网址https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v097i09 [2] Bernstein，S.N.，Demonstration duéorème de Weierstrass fondée e sur le calcul des probabilityéS，Commun。哈尔科夫数学。社会学，13，1-2（1912） [3] Bickel，P.J。；克拉森，C.A.J。；Ritov，Y。；Wellner，J.A.，半参数模型的有效和自适应估计（1998），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0894.62005号 [4] Chen，S.X.，密度函数的Beta核估计，计算。统计师。数据分析。，131-145年（1999年）·Zbl 0935.62042号 [5] Dempster，A.P。；新墨西哥州莱尔德。；Rubin，D.B.，《通过EM算法从不完整数据中获得最大似然》，J.R.Stat.Soc.Ser。《美国统计年鉴》。，39, 1-38 (1977) ·Zbl 0364.62022号 [6] Efron，B.，Bootstrap方法：另一种折刀分析，Ann.Statist。，7, 1-26 (1979) ·Zbl 0406.62024号 [7] Guan，Z.，使用Bernstein型多项式的高效稳健密度估计，J.Nonparametr。统计，28，250-271（2016）·Zbl 1338.62084号 [8] Guan，Z.，分组连续数据的Bernstein多项式模型，J.非参数。Stat.，29，831-848（2017），arXiv：https://doi.org/101080/10485252.2017.1374384 ·Zbl 1416.62179号 [9] Guan，Z.，使用Bernstein多项式的快速非参数最大似然密度反褶积，Statist。西尼卡，31891-908（2021）·Zbl 1470.62052号 [10] Guan，Z.，间隔相关数据比例风险模型中的最大近似Bernstein似然估计，Stat.Med.，40，758-778（2021），URLhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.8801arXiv:https://onlinelibrary.jiley.com/doi/pdf/10.1002/stim.8801 [11] 胡，Y。；Scarrott，C.，Evmix：极值混合建模、阈值估计和边界校正核密度估计的r包，J.Stat.Softw。，84，1-27（2018），网址https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v084i05 [12] 伊布拉基莫夫，I。；Khasminskii，R.，属于一类完整函数的分布密度估计，理论概率。应用。，27551-562（1983），arXiv：https://doi.org/10.1137/127062 ·Zbl 0516.62043号 [13] 琼斯，M.C。；Henderson，D.A.，单位区间的核型密度估计，Biometrika，94，977-984（2007），URLhttp://www.jstor.org/stable/20441430 ·Zbl 1156.62026号 [14] Lorentz，G.G.，正系数多项式的逼近度，数学。安，151，239-251（1963）·Zbl 0116.04602号 [15] Parzen，E.，《关于概率密度函数和模的估计》，Ann，Math。Stat.，33，1065-1076（1962），网址http://www.jstor.org/stable/2237880 ·Zbl 0116.11302号 [16] Passow，E.，《带正系数的多项式：最佳逼近的唯一性》，J.逼近理论，21352-355（1977）·Zbl 0377.41019号 [17] Rosenblatt，M.，关于密度函数的一些非参数估计的注释，Ann.Math。Stat.，27832-837（1956年）·Zbl 0073.14602号 [18] Tenreiro，C.，《内核密度估计的带宽选择：基于Hermite系列的直接插件方法》，J.Stat.Compute。模拟。，90、3433-3453（2020年），arXiv：https://doi.org/101080/00949655.2020.1804571 ·Zbl 07481520号 [19] Vitale，R.A.，密度函数估计的伯恩斯坦多项式方法，（统计推断及相关主题（印第安纳大学布鲁明顿分校夏季研究所统计推断程序，1974，2；致力于Z.W.Birnbaum）（1975），学术出版社：纽约学术出版社），87-99·Zbl 0326.62027号 [20] Wang，T。；Guan，Z.，非参数多元密度的Bernstein多项式模型，统计学，53321-338（2019）·兹比尔1440.62212 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。