Consistent Deconvolution in Density Estimation

Suppose we have n observations from X = Y + Z, where Z is a noise component with known distribution, and Y has an unknown density f. When the characteristic function of Z is nonzero almost everywhere, we show that it is possible to construct a density estimate fnsuch that for all f, limn→ ∞E∫ ...|fn-f|=0. /// Supposons que l'on dispose de n observations de la variable X = Y + Z, où Z est un bruit aléatoire de loi connue et Y possède une densité, f, inconnue. Il est démontré que si la fonction caractéristique de Z est non nulle presque partout, alors on peut construire une estimation, fn, telle que pour toute densité f, limn→ ∞E∫ |fn-f|=0. Ausführliche Beschreibung Beschreibung ausblenden

1. Person:	Devroye, Luc
Quelle:	in The Canadian journal of statistics : official publication of the Statistical Society of Canada Vol. 17, No. 2 (1989), p. 235-239 Weitere Artikel
Format:	Online-Artikel
Sprache:	English
Veröffentlicht:	1989
Beschreibung:	Online-Ressource
Schlagworte:	research-article Density estimation Deconvolution Random noise Signal detection Convergence Consistency Characteristic function
Online Zugang:	Volltext
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Anmerkung:	Copyright: Copyright 1989 Statistical Society of Canada / Société Statistique du Canada