局部线性回归法 （Local Linear Regression）或称之为非参数回归法， 是核估计 （Kernel Estimation）的一个改进模型， 克服了后者存在的边界效应问题， 收敛速度好， 且偏差比核估计小 ［8， 9］。
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Kernel density estimation 核密度估计
Fixed Kernel Estimation 固定核空间法
double kernel estimation 双重核估计
density kernel estimation 密度核估计
general kernel estimation 一般形式的核估计
weighted kernel estimation 加权核估计
adaptive kernel estimation 自适应核估计
When the exact form of resident income distribution is unknown, non-parametric kernel estimation methods estimate the income distribution form basing on the information from the real data.
现代非参数统计方法中的核密度估计方法,能够在总体收入分布未知的情况下,尽量从数据本身来获得所需要的信息,估计居民收入分布。
参考来源 - 居民收入分布及其变迁的统计研究In chapter 3,the Bahadur representation of the kernel estimation of ES is derived.
第三章,推导ES的核估计量的几乎处处收敛的Bahadur表示。
参考来源 - α·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
How to use density kernel estimation for outlier detection?
如何使用密度核估计的孤立点检测？
The distributions are obtained by kernel estimation methods using a Gaussian kernel with the optimal bandwidth chosen using the method proposed in Silverman (1986).
西尔弗曼1986的研究提出的方法进行了最优宽度选择，进而通过高斯核心估计方法获得了这个分布。
A nonparametric kernel estimation of the flood frequency with historic information is presented in this paper. The limitation in assuming a distribution type is overcome.
本文提出了在有历史洪水情况下洪水频率的非参数核估计方法，克服了现行方法假定分布型式的局限。
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