阿里·沙拉德卡;马吉德·莫吉尔斯海巴尼;威廉·普利奥特 加权自举核反卷积密度估计器的性能。 （英语） Zbl 1452.62260号 统计Pap。 61，第4期，1773-1798（2020）. 摘要：我们提出了一种加权bootstrap方法，该方法可以改进现有的方法，以近似核反褶积密度估计量的归一化最大偏差的有限样本分布普通光滑错误。利用加权bootstrap经验过程近似理论的结果，我们建立了相应加权bootsstrap统计量的无条件弱极限定理。由于所建议的方法使用的权重不一定是统一的（如Efron的原始引导），它为从业者选择权重提供了额外的灵活性。作为我们结果的直接结果，我们可以构建统一的置信带，或对潜在密度进行良好的测试。我们还进行了一些数值示例，结果表明，根据所选的引导权值，所提出的方法有可能比文献中的当前程序执行得更好。 引用于1文件 MSC公司： 62G07年 密度估算 62G09号 非参数统计重采样方法 60F05型 中心极限和其他弱定理 关键词：内核;反褶积;密度;加权引导;中心极限定理 软件：去噪 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Al-Sharadqah}等人，Stat.Pap。61，第4号，1773-1798（2020；Zbl 1452.62260） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 阿奇利奥斯，A。；Delaigle，A.，用于反褶积核密度估计的本地带宽选择器，《统计计算》，22，563-577（2012）·Zbl 1322.62116号 [2] 阿格伦，N。；Catani，P.，向量自回归模型中自相关的Wild bootstrap检验，Stat Pap，581189-1216（2016）·Zbl 1383.62203号 [3] 巴比，P。；Bertail，P.，加权自举（1995），纽约：施普林格，纽约·Zbl 0826.62030号 [4] Benšić，M。；Sabo，K.，《利用拉普拉斯加性误差观测数据进行均匀分布宽度估计》，《韩国统计学会杂志》，45，505-517（2016）·Zbl 1458.62072号 [5] 比克尔，P。；Rosenblatt，M.，《关于密度函数估计偏差的一些全球度量》，Ann Stat，110075-1095（1973）·Zbl 0275.62033号 [6] 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