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Piecewise linear density estimation for sampled data
François-Xavier Lejeune 1
(27/09/2007)

Nonparametric density estimation is considered for a discretely observed stationary continuous-time process. For each of three given time sampling procedures either random or deterministic, we establish that histograms and frequency polygons can reach the same optimal $L_{2}$-rates as in the independent and identically distributed case. Moreover, thanks to a suitable ``high frequency'' sampling design, these rates are derived together with a minimized time of observation depending on the regularity of sample paths.
1 :  Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA)
Université Paris VI - Pierre et Marie Curie
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
nonparametric density estimation – histogram – frequency polygon – sampling – mean integrated squared error – rate of convergence
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