Asymptotic Normality for Density Kernel Estimators in Discrete and Continuous Time
Asymptotic Normality for Density Kernel Estimators in Discrete and Continuous Time
复制标题
离散和连续时间密度核估计器的渐近正态性
DOI：
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发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Peligrad
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Bosq;F. Merlevède;M. Peligrad
在本文中，我们建立了满足温和混合条件的三角形序列阵列的中心极限定理。这一结果使我们能够研究某些类别的连续和离散时间过程的密度核估计量的渐近正态性。
In this paper, we build a central limit theorem for triangular arrays of sequences which satisfy a mild mixing condition. This result allows us to study asymptotic normality of density kernel estimators for some classes of continuous and discrete time processes.