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자료유형
학술저널
저자정보
Cho, Wan-Hyun (Department of Statistics, Chonnam National University, Kwang-ju, 500-757, Korea.) Park, Jeong-Soo
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제25권 제2호
발행연도
1996.1
수록면
265 - 276 (12page)

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The nonparametric deconvolution problems are studied to recover an unknown density when the data are contaminated with Gaussian error. We propose the estimator which is a linear combination of kernel type estimates of derivertives of the observed density function. We show that this estimator is consistent and also consider the properties of estimator at small sample by simulation.
#Kernel density estimator #Deconvolution #Consistency #Fourier transforms #Hermite polynomials

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