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
The kernel estimation method analyzes the data distribution by not using the prior knowledge of data distribution. This method avoids the impaction of model and parameters estimation.
核密度估计方法从数据样本本身出发研究数据分布特征，不利用有关数据分布的先验知识，避免了模型估计和参数估计的主观影响。
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。
Considering the flaw of history simulation method, the paper adopts kernel estimation method to estimate parameters and their standard deviation, and then gives case analysis.
考虑到传统的历史模拟方法存在的缺点，采用基于核估计的历史模拟方法获得估计值及其置信区间，并用实例进行了分析。
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