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A Large Deviations Upper Bound for the Kernel Mode Estimator

机译:内核模式估计器的较大偏差上限

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摘要

We prove a large deviations upper bound for the kernel estimator of the mode when this one corresponds to a strict maximum of a probability density function. Surprisingly, the convergence rate we obtain is faster than one could expect in view of the weak convergence rate of the studied estimator.
机译:当该模式的核估计量与概率密度函数的严格最大值相对应时,我们证明了该模式的核估计量有较大的偏差上限。出乎意料的是,鉴于所研究估计量的收敛速度较弱,我们获得的收敛速度快于人们的预期。

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