摘要
从概率密度函数为f的总体中,随机抽取一列独立同分布的样本X1,…,Xn,并在μ=EX1的条件下,研究密度概率函数θ=f(μ)的核型估计fn(x)的Bootstrap逼近问题.
The independent identically distributed random variable series X1 ,...,Xn have the common probability density function, which isμ = EX1. In this paper we discuss the Bootstrap method for the kernel estimation fn（x^-） of the density function θ =f（μ）.
出处
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第4期295-297,共3页
Journal of Yunnan Minzu University:Natural Sciences Edition
基金
云南省自然科学基金资助项目(2005A0001M)
关键词
密度函数
核估计
BOOTSTRAP法
正态逼近
probability density
kernel estimation
bootstrap method
normality approximation
