Kernel type density estimates for positive valued random variables
Kernel type density estimates for positive valued random variables
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正值随机变量的核类型密度估计
DOI：
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发表时间：
1995
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
B. Rao
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Isha Bagai;B. Rao
我们提出了非负随机变量密度函数的核型估计，其中核函数是（0,∞）上的概率密度函数。讨论了这些估计量的性质。得到了使积分均方误差最小的核函数。然而，它表明，任何合理的核给出几乎相同的均方误差。在仿真研究的基础上，推荐使用指数核。
We propose kernel type estimators for the density function of non negative random variables, where the kernel function is a probability density function on (0, ∞). Properties of these estimators are discussed. A kernel, that minimizes the integrated mean square error is obtained. It is shown, however, that any reasonable kernel gives almost the same mean square error. On the basis of simulation studies the use of exponential kernels is recommended.