Smoothing sparse multinomial data using local polynomial fitting
Smoothing sparse multinomial data using local polynomial fitting
复制标题
使用局部多项式拟合平滑稀疏多项式数据
DOI：
--
复制
发表时间：
1997
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
P. Janssen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Aerts;I. Augustyns;P. Janssen
为了估计稀疏多项式数据的单元概率，研究了几种平滑技术。在这里，我们提出了本地多项式平滑估计的细胞概率，我们研究他们的性能。对于均方误差和，我们得到了最优的收敛速度，我们建立了一个中心极限定理。我们表明，本地多项式平滑提供了一个很好的替代已经存在的非参数估计，我们讨论的相互关系。还包括一些插图。
To estimate cell probabilities for sparse multinomial data several smoothing techniques have been investigated. Here we propose local polynomial smoothers as estimators for the cell probabilities and we study their performance. For the mean sum of squared errors we obtain the optimal rate of convergence and we establish a central limit theorem. We show that local polynomial smoothers provide a nice alternative for already existing nonparametric estimators and we discuss interrelations. Some illustrations are also included.