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方向数据核密度估计的大偏差和中偏差

Large deviations and moderate deviations for kernel estimator of density function of directional data
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摘要 设X为取值于k-维单位球Ω的随机向量,密度函数为f(x),fn(x)=(nhk-1)-1[C(h)]·,x∈Ω为f(x)的核密度估计.通过计算Cramer泛函,分别得到了核密度估计在弱拓扑(L1,σ(L1,L∞))下的大偏差和中偏差. Let X be a unit vector random variable taking values on a k - dimensional sphere Ω with probability density function f(x) . The problem considered is one of estimating f(x) base on n independent observation X1, X2,...,Xn on X ,Let fn(x) = (nhk-1}-1 is the estimator, consider a large de- viations and moderate deviations in for kernel estimator of density function of directional data
作者 刘晓峰
出处 《湖北大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第1期4-7,共4页 Journal of Hubei University:Natural Science
基金 国家自然科学基金(10721091)资助课题
关键词 方向数据 核密度估计 大偏差 中偏差 Cramer泛函 弱拓扑 directional data kernel density estimator large deviations moderate deviations
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1Brown,B. M.Martingale central limit theorems, Ann[].Mathematical Methods of Statistics.1971
  • 2Hall,P.Central limit theorem for integrated square error of multivariate nonparametric density estimators, J[].Journal of Multivariate Analysis.1984

共引文献3

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