由于密度估计方法多种多样，对数据进行扰动以使其密度的二阶导数消失是有益的。例如，局部一致性的自适应变换将（对于不变的方差）降低偏差，使其成为原始数据上Rosenblatt-Parzen或最近邻估计量的消失部分；分数导频采样是一种常见的技术手段，但实际应用价值不大，可以通过嵌入参数来证明这是不必要的。结果是，MSE可以通过额外的平滑直接攻击方差来降低，而不会受到膨胀偏差的通常惩罚。