关于超参数方法的密度估计
统计计算
2008-11-07 v7
摘要
Y.-S. Tsai 等人 [7] 提出了超参数密度估计量及其相关算法。在超参数估计量中，参数数量是无限的，从统一或连接非参数和参数估计量的意义上讲，它是一个通用理论。在应用于数值示例之前，我们无法对这些估计量做出任何评论。本文将重点关注该算法的实现、计算机编程以及选择窗函数的策略。文中还研究了 B 样条、Bezier 样条和覆盖窗。根据 Parzen 窗收敛条件的判据，窗函数的数量大致应与样本数量成正比，变量数量也是如此。由于该算法旨在解决似然函数的优化问题，因此将产生一组具有大量变量的非线性方程。结果表明，Y.-S. Tsai 提出的算法在数学意义上非常强大且有效，即迭代过程收敛且收敛速度非常快。此外，不同窗函数的数值结果表明，超参数密度估计量的方法开启了统计学的新纪元。
引用
@article{arxiv.0709.3560,
title = {On The Density Estimation by Super-Parametric Method},
author = {Yeong-Shyeong Tsai and Ying-Lin Hsu and Mung-Chung Shung},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.3560},
year = {2008}
}
评论
In this paper, new aspproaches od density estimation are studied. The B-spline estimatos and the Berzier spline are stdudied carfully. The consistency of the Bezier spline estimator is studied as well. There are 17 pages including 6 figures