The effects of error magnitude and bandwidth selection for deconvolution with unknown error distribution
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
The effects of error magnitude and bandwidth selection for deconvolution with unknown error distribution.
The error distribution is generally unknown in deconvolution problems with real applications. A separate independent experiment is thus often conducted to collect the additional noise data in those studies. In this paper, we study the nonparametric deconvolution estimation from a contaminated sample coupled with an additional noise sample. A ridge-based kernel deconvolution estimator is propose...
متن کاملDeconvolution with unknown error distribution
We consider the problem of estimating a density fX using a sample Y1, . . . , Yn from fY = fX ? fε, where fε is an unknown density function. We assume that an additional sample ε1, . . . , εm from fε is given. Estimators of fX and its derivatives are constructed using nonparametric estimators of fY and fε and applying a spectral cut-off in the Fourier domain. In this paper the rate of convergen...
متن کاملPointwise deconvolution with unknown error distribution
This note presents rates of convergence for the pointwise mean squared error in the deconvolution problem with estimated characteristic function of the errors. Résumé Déconvolution ponctuelle avec distribution de l’erreur inconnue. Cette note présente les vitesses de convergence pour le risque quadratique ponctuel dans le problème de déconvolution avec fonction caractéristique des erreurs estimée.
متن کاملthe effects of error correction methods on pronunciation accuracy
هدف از انجام این تحقیق مشخص کردن موثرترین متد اصلاح خطا بر روی دقت آهنگ و تاکید تلفظ کلمه در زبان انگلیسی بود. این تحقیق با پیاده کردن چهار متد ارائه اصلاح خطا در چهار گروه، سه گروه آزمایشی و یک گروه تحت کنترل، انجام شد که گروه های فوق الذکر شامل دانشجویان سطح بالای متوسط کتاب اول passages بودند. گروه اول شامل 15، دوم 14، سوم 15 و آخرین 16 دانشجو بودند. دوره مربوطه به مدت 10 هفته ادامه یافت و د...
15 صفحه اولMethodology for nonparametric deconvolution when the error distribution is unknown
In the nonparametric deconvolution problem, in order to estimate consistently a density or distribution from a sample of data contaminated by additive random noise, it is often assumed that the noise distribution is completely known or that an additional sample of replicated or validation data is available. Methods also have been suggested for estimating the scale of the error distribution, but...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Nonparametric Statistics
سال: 2012
ISSN: 1048-5252,1029-0311
DOI: 10.1080/10485252.2011.647024