Recursive asymmetric kernel density estimation for nonnegative data
Recursive asymmetric kernel density estimation for nonnegative data
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非负数据的递归非对称核密度估计
DOI：
10.1080/10485252.2021.1928120
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发表时间：
2021
影响因子：
1.2
通讯作者：
Yoshihide Kakizawa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
田中 祐汰;藤原 洋志;山本 博章;Yoshihide Kakizawa
考虑非负数据的递推非参数密度估计，使用非负支撑的非对称核。在顺序收集大量数据的情况下，它具有计算优势。递归非对称核估计量保持了与普通非递归非对称核估计量相似的渐近性质。此外，还进行了仿真研究和实际数据分析。
Recursive nonparametric density estimation for nonnegative data is considered, using an asymmetric kernel with nonnegative support. It has a computational advantage in a situation where a huge number of data are sequentially collected. The recursive asymmetric kernel estimator keeps desirable asymptotic properties similar to the ordinary non-recursive asymmetric kernel estimator. Also, simulation studies and a real data analysis are performed for illustration.
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