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卡琳·伯廷;尼古拉斯·克鲁奇尼科夫;何塞·R·莱昂。;克莱门汀·普里厄尔

混合条件下有界域上的自适应密度估计。 （英语） Zbl 1442.62076号

电子。J.统计。 14，第1期，2198-2237（2020）.
本文研究了密度函数（f:D~mathbb{R}）的估计的经典问题，其中（D~subset\mathbb}R}^D）来自对同分布随机变量（X_1，dots，X_n）不一定独立的观测。在一些现代应用中，（D）是一个已知的有界域，其形状可能非常复杂（例如地理区域）。给出了一种非常有趣的方法：在无边界偏差的情况下，引入了一类特殊的核型估计。然后，作者提出了一种数据驱动的Goldenshluger和Lepski类型的程序，以联合选择内核和带宽。证明了给定过程在自适应框架中的最优性，说明了一个oracle-type不等式。本文分为7个部分。给出了一个非常有趣的实际数据示例。
审核人：Rózsa Horváth-Bokor（Budakalász）

引用于2文件

MSC公司：

62G07年 密度估算
62甲12 多元分析中的估计
60克10 平稳随机过程
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92D50型 动物行为

关键词：

紧凑支持密度估计;多元分析;混合随机过程

软件：

卡普塞;脓疱病
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Bertin}等人，《电子》。J.Stat.14，No.1，2198--2237（2020；Zbl 1442.62076）
全文： 内政部 欧几里得

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