The effect of discretization error on bandwidth selection for kernel density estimation
离散化误差对核密度估计带宽选择的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论核密度估计中的一般带宽选择与测量离散化问题，未明确对应所列经济计量细分方向。
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离散化误差对核密度估计带宽选择的影响
- 研究问题
- 数据经舍入或离散化后，为何交叉验证评分会随带宽趋零而发散，如何修改带宽选择以恢复与未舍入数据相近的渐近行为？
- 方法与思路
- 作者借助特征函数解释离散化导致的交叉验证问题，提出简单修正，并在某些条件下比较修正带宽与未舍入数据所选带宽。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在适当条件下，修正程序选出的带宽与原始未舍入数据的交叉验证带宽渐近等价，并用两个例子展示其优势。
- 阅读关注点
- 应核对舍入机制、离散化精度与样本量的关系、评分修正方式，以及带宽渐近等价所需条件和两个示例的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；修正规则、离散化条件和例子细节未提供，不能认定任意精度的舍入都能得到相同结论。
原文摘要
It is well known that the cross-validation score function of discretized data often tends to -∞ as the bandwidth tends to zero. This disturbing property causes some difficulty in applying cross-validation to discretized data. Since all data are rounded to some degree, the phenomenon limits the application of cross-validation in practice. Based on characteristic functions, the cause of the difficulty is explained, and a simple modification is suggested. Under some conditions, it is shown that the bandwidth selected by the proposed procedure is asymptotically equivalent to the bandwidth selected by cross-validation of the original unrounded data. The advantages of the proposed procedure are demonstrated in two examples.