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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Baek, Jangsun (Department of Statistics, Chonnam National University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제27권 제4호
발행연도
1998.1
수록면
515 - 529 (15page)

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Burman (1987) and Hall and Titterington (1987) studied kernel smoothing for sparse multinomial data in detail. Both of their estimators for cell probabilities are sparse asymptotic consistent under some restrictive conditions on the true cell probabilities. Dong and Simonoff (1994) adopted boundary kernels to relieve the restrictive conditions. We propose a local linear kernel estimator which is popular in nonparametric regression to estimate cell probabilities. No boundary adjustment is necessary for this estimator since it adapts automatically to estimation at the boundaries. It is shown that our estimator attains the optimal rate of convergence in mean sum of squared error under sparseness. Some simulation results and a real data application are presented to see the performance of the estimator.
#Sparse multinomial #Kernel estimators #Multinomial smoothing #Local linear regression

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