Strong uniform consistency of integrals of density estimators
Strong uniform consistency of integrals of density estimators
复制标题
密度估计器积分的强一致一致性
DOI:
10.2307/3315003
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发表时间:
1973
影响因子:
0.6
通讯作者:
B. B. Winter
中科院分区:
文献类型:
--
作者:
B. B. Winter
Throughout this note, (Xj) is a sequence of independent and identically distributed random variables, defined on a probability space (Ω, ℑ ρ) and having common distribution F. It is shown that if the cumulative distribution function (or cdf) F is continuous, and F(x)=N−1 ΣuN(x-Xj) where (uN) is a sequence of cdf's converging weakly to the cdf of the unit mass at zero, and F almost surely converges uniformly to F. This result implies that if F has a density f and fN is a typical nonparametric density estimator and FN(x) = ∫ fN(t)dt then, with probability one, FN converges uniformly to F.
Soit (Xj) une suite independante de variables aleatoires de měme distribution et de repartition F. Soit F(x)=N−1 ΣuN(x-Xj), ou (uN) est une suite de fonctions de repartition qui converge faiblement vers la loi degeneree a l'origine. On montre que ϵupxϵR|F(x)-F(x)| tend vers zero presque surement, pourvu que F soit continue. Soit (δN) une suite de fonctions ayant les proprietes essentielles d'une “fonction delta” et soit fN(x)=N−1ΣδN(x-Xj); si F a une densite f, alors fN est un estimateur non-parametrique de f, et FN(x)=∫fN(t) dt est un estimateur de F. On montre que supxϵR|FN(x)-F(x)| tend vers zero presque surement quand F est continue měme si F n'est pas absolument continue (c.-a-d., meme si F n'a pas une densite).