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Nonparametric density estimators based on nonstationaryabsolutely regular random sequences

机译:基于非平稳绝对正则随机序列的非参数密度估计

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摘要

In this paper, the central limit theorems for the density estimator and for the integrated square error are proved for the case when the underlying sequence of random variables is nonstationary. Applications to Markov processes and ARMA processes are provided.
机译:在本文中,证明了当随机变量的基础序列为非平稳序列时,密度估计器和积分平方误差的中心极限定理。提供了马尔可夫过程和ARMA过程的应用程序。

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