摘要
设f_n为基于核函数K和一列取值于d维单位球面的独立同分布的随机变量上的非参数核密度估计。该文通过经验过程的方法得到核密度估计强一致相合性的速度。
Let fn be the non-parametric kernel density estimator of directional data based on a kernel function K and a sequence of independent and identically distributed random variables taking values in d-dimensional unit sphere S^d-1. A rate of strong uniform consistency for the kernel density estimators is presented by the empirical process method.
出处
《数学物理学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2009年第3期707-715,共9页
Acta Mathematica Scientia
基金
国家自然科学基金(10571139)资助
关键词
核密度估计
球面数据
强一致相合性
Kernel density estimator
Spherical data
Strong uniform consistency.
