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Cramér-Chernoff Theorem for L1-norm in kernel density estimator for two independent samples

  • PABLO MARTÍNEZ-CAMBLOR [2] Árbol académico ; NORBERTO CORRAL [1] ; TERESA LÓPEZ [1]
    1. [1] Universidad de Oviedo

      Universidad de Oviedo

      Oviedo, España

    2. [2] Subdirección Salud Pública de Gipuzkoa CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP)
  • Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 32, Nº. 2, 2009, págs. 289-299
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Teorema de Cramér-Chernoff para la norma L1 del estimador núcleo para dos muestras independientes
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      In this paper a Chernoff type theorem for the L1 distance between kernel estimators from two independent and identically distributed random samples is developed. The harmonic mean is used to correct the distance for inequal sample sizes case. Moreover, the proved result is used to compute the Bahadur slope of a test based on L1 distance and to compare it with the classical nonparametric Mann-Whitney test by using the Bahadur relative efficiency.

    • English

      En este trabajo se desarrolla un teorema de tipo Chernoff para la distancia L1 entre estimadores núcleo procedentes de muestras aleatorias independientes e idénticamente distribuidas. Se usa la media armónica para corregir esta distancia en el caso de muestras de distintos tamaños. Además, se usa el resultado demostrado para el cálculo de la pendiente de Bahadur de un test para la comparación de densidades basado en la distancia L1 y se compara con el clásico test de Mann-Whitney a partir de la eficiencia relativa de Bahadur.

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Los metadatos del artículo han sido obtenidos de SciELO Colombia

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