Optimal Wavelet Estimation of Density Derivatives for Size-Biased Data
المؤلفون المشاركون
Wang, Jinru
Geng, Zijuan
Jin, Fengfeng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A perfect achievement has been made for wavelet density estimation by Dohono et al.
in 1996, when the samples without any noise are independent and identically distributed (i.i.d.).
But in many practical applications, the random samples always have noises, and estimation of the density derivatives is very important for detecting possible bumps in the associated density.
Motivated by Dohono's work, we propose new linear and nonlinear wavelet estimators f ^ lin ( m ) , f ^ non ( m ) for density derivatives f ( m ) when the random samples have size-bias.
It turns out that the linear estimation E ( ∥ f ^ lin ( m ) - f ( m ) ∥ p ) for f ( m ) ∈ B r , q s ( A , L ) attains the optimal covergence rate when r ≥ p , and the nonlinear one E ( ∥ f ^ lin ( m ) - f ( m ) ∥ p ) does the same if r < p .
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jinru& Geng, Zijuan& Jin, Fengfeng. 2014. Optimal Wavelet Estimation of Density Derivatives for Size-Biased Data. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014135
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jinru…[et al.]. Optimal Wavelet Estimation of Density Derivatives for Size-Biased Data. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014135
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jinru& Geng, Zijuan& Jin, Fengfeng. Optimal Wavelet Estimation of Density Derivatives for Size-Biased Data. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1014135
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1014135
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر