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The Kernel distribution estimator of functions of random variables

机译:随机变量函数的核分布估计量

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摘要

Let X_1, ... , X_m be identically and independently distributed (i.i.d.) observations on a random variable X with unknown distribution function F and density f. The kernel density estimate of the function g(X_1, ... , X_m) was proposed by [Frees, E., 1994, Estimating densities of functions of observations. Journal of the American Statistical Association, 89, 517-525]. In this paper, we propose a kernel method to estimate the distribution function of the function g(X_1, ... X_m) and we derive the asymptotic mean-square error for the estimator. In addition, we propose two data-based methods to obtain the bandwidth.
机译:令X_1,...,X_m在具有未知分布函数F和密度f的随机变量X上相同且独立地分布(i.i.d.)观测值。函数g(X_1,...,X_m)的核密度估计由[Frees,E.,1994,估计观测函数的密度提出。美国统计协会杂志,89,517-525]。在本文中,我们提出了一种核函数方法来估计函数g(X_1,... X_m)的分布函数,并得出估计量的渐近均方误差。另外,我们提出了两种基于数据的方法来获得带宽。

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