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AN EQUIVALENCE THEOREM FOR L1 CONVERGENCE OF THE KERNEL REGRESSION ESTIMATE
作者机构：MCGILL UNIVSCH COMP SCIMONTREAL H3A 2A7QUEBECCANADA MCGILL UNIVDEPT MATH & STATMONTREAL H3A 2A7QUEBECCANADA CONCORDIA UNIVDEPT COMP SCIMONTREAL H3G 1M8QUEBECCANADA
出 版 物：《JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE》 (统计规划与统计推断杂志)
年 卷 期：1989年第23卷第1期
页 面：71-82页
核心收录：
学科分类：07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 070101[理学-基础数学]
主 题：Primary 62G05 Regression function nonparametric estimation consistency strong convergence convergence kernel estimate
摘 要：We show that all modes of convergence in L 1 (in probability, almost surely, complete) for the standard kernel regression estimate are equivalent.
