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A note on extreme values and kernel estimators of sample boundaries

机译:关于样本边界的极值和核估计量的注释

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摘要

In a previous paper [Girard, S., Jacob, P., 2004. Extreme values and kernel estimates of point processes boundaries. ESAIM: Probability and Statistics 8, 150-168], we studied a kernel estimate of the upper edge of a two-dimensional bounded set, based upon the extreme values of a Poisson point process. The initial paper [Geffroy, J., 1964. Sur un probleme d'estimation geometrique. Publications de l'Institut de Statistique de l'Universite de Paris, XIII, 191-200] on the subject treats the frontier as the boundary of the support set for a density and the points as a random sample. We claimed in our 2004 paper (cited above) that we are able to deduce the random sample case from the point process case. The present note gives some essential indications to this end, including a method which can be of general interest.
机译:在以前的论文中[Girard,S.,Jacob,P.,2004。点过程边界的极值和核估计。 [ESAIM:概率与统计8,150-168],我们基于泊松点过程的极值研究了二维有界集上边缘的核估计。最初的论文[Geffroy,J.,1964。关于几何估计的问题。关于这个问题的巴黎大学统计研究所出版物,第XIII期,191-200]将边界视为密度的支持集的边界,而将点视为随机样本。我们在2004年的论文(上文中引用)中声称,我们能够从点过程案例中推断出随机样本案例。本说明为此目的提供了一些必要的指示,包括可能引起普遍关注的方法。

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