非参数统计中,一般核密度估计如下:

复杂情况如下:

里面的
是用于处理异方差情况的。
这里的问题是:如何求带宽h?
简单情况下,直接通过估计xi的MAD(
)。在上述复杂情况下,怎么求带宽hi(这里可以放宽些,即与第一种情况一样令hi为常数h)?
显然第一种情况下,样本点xi,i=1~n,无论怎么平移都不会改变h的估计值,但是对第二种情形则不然,因为这时考虑的不单单是xi,而是
,或者
,这两种变换后的样本其h显然不同,即不满足平移不变性。

复杂情况如下:

里面的
是用于处理异方差情况的。这里的问题是:如何求带宽h?
简单情况下,直接通过估计xi的MAD(
)。在上述复杂情况下,怎么求带宽hi(这里可以放宽些,即与第一种情况一样令hi为常数h)?显然第一种情况下,样本点xi,i=1~n,无论怎么平移都不会改变h的估计值,但是对第二种情形则不然,因为这时考虑的不单单是xi,而是
,或者
,这两种变换后的样本其h显然不同,即不满足平移不变性。
探讨了非参数统计中核密度估计的带宽选择问题,特别是在处理异方差情况时,如何确定合适的带宽。文章对比了简单情况下直接使用MAD估计与复杂情况下的方法。
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