基于离散Conway-Maxwell-Poisson核的一致二阶离散核平滑

离散概率质量函数的直方图估计量常表现出与零概率估计相关的不良性质，既在观测计数范围内，也延伸至分布尾部。为规避此问题，我们基于新近发展的均值参数化Conway–Maxwell–Poisson分布构造了一种新颖的二阶离散核平滑器，该分布允许过离散与欠离散。引入了两种自动带宽选择方法：一种基于Kullback–Leibler散度的简单最小化，另一种基于计算量更大的交叉验证准则。两种方法均展现出优异的小样本与大样本表现。在一系列目标分布的模拟数据集上的计算结果表明，相较现有平滑与非平滑估计量，所提方法具有灵活性与准确性。该方法被应用于蚯蚓体节计数及Hura树上害虫发育天数的建模。