比较多种密度估计方法的交叉验证

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摘要翻译：
利用似然比上的简单不等式，我们证明了交叉验证在比较多个密度估计量时的一致性。与Shao(1993)相反，在非参数问题中，数据的分裂并不要求测试数据对训练/估计数据的支配。结果与Yang(2005)和Yang(2006)的结果是互补的。
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英文标题：
《Cross Validation for Comparing Multiple Density Estimation Procedures》
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作者：
Heng Lian
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
  We demonstrate the consistency of cross validation for comparing multiple density estimators using simple inequalities on the likelihood ratio. In nonparametric problems, the splitting of data does not require the domination of test data over the training/estimation data, contrary to Shao (1993). The result is complementary to that of Yang (2005) and Yang (2006).
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/708.0061

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关键词：交叉验证 Multivariate inequalities Computation Monte Carlo Multiple Density Shao 数据 Comparing