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Guenther Walther;阿努尔·阿里;沈新跃;斯蒂芬·博伊德

对数曲线密度的置信带。 （英语） Zbl 07633332号

J.计算。图表。斯达。 第4期第31页，1426-1438（2022）.
摘要：我们提出了一种新的方法来推断一个单变量对数压缩分布：我们不使用极大似然方法，而是建议将对数压缩约束合并到cdf（F）的适当非参数置信集中。这种方法的优点是可以自动提供统计不确定性的度量，从而克服了最大似然估计的显著局限性。特别地，我们展示了如何为具有有限样本保证置信水平的密度构造置信带。我们在这里介绍的F的非参数置信集具有诱人的计算和统计特性：它允许通过凸规划的差异从优化中引入现代工具来解决这个问题，并导致最优统计推断。我们证明了当对数密度为（k）仿射时，所得置信带的宽度几乎以参数速率（n^{-\frac{1}{2}}）收敛。本文的补充材料可在网上获得。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

密度估计;凸程序的差异;fit方法的优点;对数曲线分布;非参数方法

软件：

教育历史;LogConcDEAD日志;ftnonpar（英尺/帕）
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\textit{G.Walther}等人，J.Compute。图表。Stat.31，No.4，1426--1438（2022；Zbl 07633332）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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