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【2h】

Almost optimal convergence rates for kernel density estimation under association

机译:关联下核密度估计的最佳收敛速度。

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摘要

Exponential inequalities for associated variables are derived under anassumption milder than the absolute continuity of joint distributions of the samplevariables. This inequality is used to prove convergence rates for the kernel estimatorfor the density which are just slightly slower than the optimal rates known formindependent samples.
机译:假设变量比联合样本变量的联合分布的绝对连续性温和,则推导出相关变量的指数不等式。这个不等式用于证明密度的核估计量的收敛速度,该收敛速度仅比已知的有最小依赖性的样本的最佳速度稍慢。

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