Convergencia
x2R
^ F
1
F^ Fn
1
^ + Fn
^ F
1
:
G (x)j ;
^ y F siendo una función de distribución de una variable aleatoria x: F la esti^ macion de esta mediante el metodo de kernels, yFn la funcion de distribución empirica. Usando la desigualdad de Dvoretzky– Kiefer– Wolfowitz tenemos que i h 2 ^ P F Fn >" 2e 2n" ; 8" > 0:
1
Por lo que
P
h
F
^ Fn1
"
i
1
2e
2n"2
;
8" > 0:
^ ^ Una vez que se ha obtenido la muestra tenemos que la cantidad Fn F 1 es una función que depende del tipo de kernel usado ydel ancho de banda, es decir no es una cantidad aleatoria. Denotaremos a esta cantidad como ^ ^ gn (h; K) := Fn F : 1 Entonces i h 2 ^ ^ ^ > " + gn (h; K) 2e 2n" ; + Fn F P F Fn
11
y como n ^ F F
1
tenemos que
o > " + gn (h; K) P h F ^ F
n
F
^ Fn
1
^ + Fn
^ F
1
o > " + gn (h; K) ;
1
Por lo que para garantizar laconverjencia casi segura del estimador tipo 2 kernel basta con garantizar que 2n ("n;h;k gn (h; K)) ! 1.
O lo que es eqivalente h i ^ P F F > "n;h;k
1
i > " + gn (h; K) 2e
2e2n"2
;
8" > 0:
2n("n;h;k gn (h;K))2
;
8"n;h;k > gn (h; K) :
1
Si se toma siempre un h tal que gn (h; K) tenemos entonces que si "n;h;k = 2n ("n;h;k
2 1 p n1 p n
(1)
+ a con a > 0 1 p +a n 1 p n
2
gn (h; K)) = 2n
= 2na2 ! 1:
Por lo que tomando un ancho de banda h que satisfaga la condición (1) tenemos que h # 0cuando n " 1; y que F ^ F
c:s: 1
! 0:
Y el ancho de banda se puede elejir como sigue 1 hn = min h j gn (h; K) = p h>0 n O se puede usar cualquier h tal que 0 < h hn : :
2
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