کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10524495 | 957560 | 2005 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Convergence rates for unconstrained bandwidth matrix selectors in multivariate kernel density estimation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Progress in selection of smoothing parameters for kernel density estimation has been much slower in the multivariate than univariate setting. Within the context of multivariate density estimation attention has focused on diagonal bandwidth matrices. However, there is evidence to suggest that the use of full (or unconstrained) bandwidth matrices can be beneficial. This paper presents some results in the asymptotic analysis of data-driven selectors of full bandwidth matrices. In particular, we give relative rates of convergence for plug-in selectors and a biased cross-validation selector.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 93, Issue 2, April 2005, Pages 417-433
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 93, Issue 2, April 2005, Pages 417-433
نویسندگان
Tarn Duong, Martin L. Hazelton,