Nonparametric recursive density estimation for spatial data - 06/02/16
Benvenuto su EM|consulte, il riferimento dei professionisti della salute.
L'accesso al testo integrale di questo articolo richiede un abbonamento.
| pagine | 6 |
| Iconografia | 0 |
| Video | 0 |
| Altro | 0 |
Abstract |
This paper deals with non-parametric density estimation for spatial data. We study the asymptotic properties of a new recursive version of the Parzen–Rozenblatt estimator. The mean square error and an almost sure convergence result with rate of such estimator are derived.
Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.Résumé |
Ce papier traite de l'estimation de la densité spatiale dans le cas récursif. Nous étudions les propiétés asymptotiques d'une nouvelle version de l'estimateur de Parzen–Rozenblatt. Nous établissons les convergences en moyenne quadratique et presque sûre de cet estimateur ; des vitesses de convergence sont données.
Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.Mappa
Vol 354 - N° 2
P. 205-210 - febbraio 2016 Ritorno al numero
Articolo precedente
- On the distribution of the product of correlated normal random variables
- Saralees Nadarajah, Tibor K. Pogány
- High-order accurate Lagrange-remap hydrodynamic schemes on staggered Cartesian grids
- Gautier Dakin, Hervé Jourdren
Benvenuto su EM|consulte, il riferimento dei professionisti della salute.
L'accesso al testo integrale di questo articolo richiede un abbonamento.
Già abbonato a @@106933@@ rivista ?