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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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 - αBased on non-parametric statistical method, nonparametric density kernel estimate and cumulative probability distribution statistic have been related to non-parametric statistical interval estimating and distribution fitting.
对于非参数统计法,本文结合非参数密度核估计和累积概率分布统计,探索性地提出非参数统计区间法对总体未知分布进行拟合。
参考来源 - 动态需求条件下半导体企业生产计划的优化与再计划研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
如何使用密度核估计的孤立点检测？
非参数回归函数的核估计近年来已有了一些研究。
The kernel estimate of nonparametric regression function has been researched recently.
讨论了在适当条件下，密度函数核估计的一致强相合性。
Under certain conditions, We discuss the uniform strong consistency of kernal estimator for the density function.
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