核估计中窗宽选择的一个问题

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在核估计方法中，如果样本不符合正态分布的，我们用CV(h) 来确定最优窗宽，应该怎么做呢？很苦恼的一个问题，谢谢大家了

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关键词：窗宽选择 核估计 正态分布 怎么做 选择

似乎有点明白了，自已来回答下吧，请大家指教：
先检验下样本的分布情况，
如果样本分布服从正态分布的话，那么就用正态核来估计吧，hopt= 1.06*sigma*n^(-1/5)，当然也可以选择 ?density 里的那些选择 nrd, bcv, ucv 等等
sinon, 那就可以用CV(h): validation croisée 来估计hopt; 可以安装程序包 sm，用hcv 就OK了， 还以用 Plug-in方法，不过在R里好像也只找到 noyau gaussien 的方法，这点不是很明白

上面的同学，我也需要这个问题的解答啊。带宽的阶数是n^{-1/5},应该是根据你做的函数来决定吧，我是用最小二乘的最小值也确定这个h的，不知道对不对啊？

顶，真的不错，谢了！

alexdonkey 发表于 2009-9-22 17:47
似乎有点明白了，自已来回答下吧，请大家指教：
先检验下样本的分布情况，
如果样本分布服从正态分布的话，那么就用正态核来估计吧，hopt= 1.06*sigma*n^(-1/5)，当然也可以选择 ?density 里的那些选择 nrd, bcv, ucv 等等
sinon, 那就可以用CV(h): validation croisée 来估计hopt; 可以安装程序包 sm，用hcv 就OK了， 还以用 Plug-in方法，不过在R里好像也只找到 noyau gaussien 的方法，这点不是很明白

我搜索了一下，貌似没有叫做sm的包啊，也搜不到hcv这个函数……

謝謝樓主的分享

头疼的毕业设计啊   救救我吧  我也不会  看看答案

alexdonkey 发表于 2009-9-22 17:47
似乎有点明白了，自已来回答下吧，请大家指教：
先检验下样本的分布情况，
如果样本分布服从正态分布的话 ...

请教一下，变量多的情况下，用cross validation计算带宽，真的很慢啊？！

为了得到较为合理的带宽，有什么折衷的方法可以替代呢？