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Dirichlet核密度估计量的渐近性质

统计理论 2021-10-12 v4 概率论 统计理论

摘要

我们首次从理论层面研究了由Aitchison和Lauder(1985)提出的Dirichlet核估计量,用于估计支撑在dd维单纯形上的多元密度。单纯形是一个重要情形,因为它是成分数据的自然定义域,且在非对称核的文献中一直被忽视。Dirichlet核估计量推广了Chen(1999)的(未修正)一维Beta核估计量,它在单纯形上处处无边界偏差且非负。我们证明其均方误差和平均积分平方误差均达到最优收敛速率O(n4/(d+4))O(n^{-4/(d+4)}),证明了其渐近正态性和一致强相合性,并给出了平均积分绝对误差的渐近表达式。为说明Dirichlet核方法及其良好的边界性质,我们展示了一个矿物加工的案例研究。

关键词

引用

@article{arxiv.2002.06956,
  title  = {Asymptotic properties of Dirichlet kernel density estimators},
  author = {Frédéric Ouimet and Raimon Tolosana-Delgado},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2002.06956},
  year   = {2021}
}

备注

25 pages, 3 figures; v4: final version