Orthogonal Series Distribution Function Estimation, with Applications
分布函数的正交级数估计及其应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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分布函数的正交级数估计及其应用
- 研究问题
- 如何通过多元正交级数估计分布函数，使三角级数方法能够处理无界支撑，并服务于混合比例的非参数估计？
- 方法与思路
- 作者选择逼近经验分布函数，而非直接逼近真实分布函数，据此发展多元正交级数与三角级数的分布估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这一逼近对象的改变使三角级数估计能够处理无界支撑；具体误差界、收敛速度和应用效果摘要未说明。
- 阅读关注点
- 应核对级数基底、截断选择和无界支撑处理方式，并查看估计结果是否满足分布函数要求以及如何用于混合比例。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；摘要未给出正则条件、误差分析或应用结果，不能判断实际表现或推断后续刊本变化。
原文摘要
SUMMARY Motivated by applications to the non-parametric estimation of mixture proportions, we develop techniques for multivariate orthogonal series estimation of distribution functions. We approximate the empiric distribution function, rather than the true distribution function. This enables us to use trigonometric series methods to estimate distribution functions with unbounded support.