基于谱同构及其空间自适应的圆概率分布估计样条平滑方法

Kinjal Basu; Debapriya Sengupta

基于谱同构及其空间自适应的圆概率分布估计样条平滑方法

统计方法学 2016-11-26 v1 统计计算

作者: Kinjal Basu , Debapriya Sengupta

摘要

考虑 $X_1,X_2,..., X_n$ 遵循 $S^1$ 上未知分布 $F$ 分布在圆上的问题。在本文中，我们考虑了绝对通用的设置，其中密度函数可能具有不连续点和边缘等局部特征。此外，可能存在遵循某些离散分布的离群数据。传统的核密度估计方法无法识别数据中的此类局部特征。在此，我们利用一种称为傅里叶样条 (Fourier Spline) 的新技术，设计了 $S^1$ 上的非参数密度估计量。我们还尝试在最终的密度估计中识别并纳入支持域、不连续性或边缘等局部特征。为此证明了几项新结果。我们还进行了模拟研究以观察该方法的效果。最后，展示了一个实际生活中的例子。

关键词

圆概率分布样条平滑谱同构傅里叶样条非参数密度估计空间自适应核密度估计

引用

@article{arxiv.1209.1740,
  title  = {Spline Smoothing for Estimation of Circular Probability Distributions via Spectral Isomorphism and its Spatial Adaptation},
  author = {Kinjal Basu and Debapriya Sengupta},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1209.1740},
  year   = {2016}
}

备注

34 pages, 8 figures

基于谱同构及其空间自适应的圆概率分布估计样条平滑方法

摘要

关键词

引用

备注

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