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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제2호
발행연도
2005.1
수록면
419 - 427 (9page)

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The asymptotic theory has played an important role in the smoothing literature over the past 20 years. However, it is relatively well known that the asymptotic results do not guarantee to hold up for the finite sample case. In this paper, we deal with a little bit different problem of the asymptotic result. When we make a comparison between methods in terms of the asymptotic result, we usually concentrate our attention on the rate of convergence. The rate of convergence tells us the story about the estimator when we have infinitely large sample. In practice, however, we never encounter such case. Therefore, we need to look at the asymptotic expression more extensively. In this paper, we compare the leading terms of the asymptotic MSE of the local constant estimator and the local linear estimator at the boundary point, and find out the conditions on which local constant estimator has the smaller asymptotic MSE than that of local linear estimator at the boundary point.
#Asymptotic theory #Boundary effects #Convergence rate #Local polynomial regression estimators.

목차

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참고문헌 (4)

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Cleveland W. / 1996 / Smoothing by local regression Principles and methodsStatistical Theory and Computational Aspects of Smoothing : 10 ~ 49 google schola Fan, J / 1996 / Local Polynomial Modelling and Its Applications google schola Park,D / 2003 / Comparison of local constant regression and local linear regression in the small sample situation 5 : 769 ~ 776 google schola Wand, M / 1995 / Kernel Smoothing google schola

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