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石、健;安娜·刘;王跃东

基于模型惩罚的样条密度估计和推断。 （英文） Zbl 1426.62127号

J.非参数统计。 31,3号，596-611（2019）.
摘要：在本文中，我们提出了基于模型的惩罚来平滑样条密度估计和推断。这些基于模型的惩罚包含了密度接近但不一定在分布族中的不确定先验知识。我们将使用皮尔逊和广义逆高斯族的推广来说明惩罚和再生核的推导。我们还提出了新的推理程序来检验密度属于特定分布族的假设。我们进行了大量的仿真，结果表明基于模型的惩罚可以显著降低Kullback-Leibler距离分解中的偏差和方差，并且新的推理过程比现有的一些推理过程更强大。我们用真实世界的数据集进一步证明了所提出的方法的经验性能。

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62G07年 密度估算
62第20页 统计学在经济学中的应用
62第25页 统计学在社会科学中的应用

关键词：

广义逆高斯族的推广;光纤质量测试;L样条;皮尔逊家族;惩罚可能性

软件：

半标准杆;全球供应链
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Shi}等人，J.非参数统计31，No.3，596--611（2019；Zbl 1426.62127）
全文： 内政部

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