An Introduction to the Implementation and Theory of Nonparametric Density Estimation

Tarter, Michael E.; Kronmal, Richard A.

doi:10.1080/00031305.1976.10479153

Cited by 59 publications

(16 citation statements)

References 23 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Mathematical aspects of density estimation are surveyed by Rosenblatt (1971), Cover (1972), Wegman (1972), Tarter andKronmal (1976), Fryer (1977), Wertz and Schneider (1979), and references listed therein. These papers report a great deal of careful work on discrepancy at a point, and on global results for kernel estimates and other "generalized" histograms.…”

Section: Then the Cell Width H Which Minimizes The 82 Of (11) Is ~ mentioning

confidence: 99%

On the histogram as a density estimator:L 2 theory

Freedman

Diaconis

1981

Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete

1,173

690

View full text Add to dashboard Cite

Section: Then the Cell Width H Which Minimizes The 82 Of (11) Is ~ mentioning

confidence: 99%

On the histogram as a density estimator:L 2 theory

Freedman

Diaconis

1981

Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw Gebiete

1,173

690

View full text Add to dashboard Cite

“…Para el estudio de la distribución de tallas, el método tradicionalmente utilizado es el histograma. De acuerdo con Tarter & Kronmal (1976) y Fox (1990vide in Salgado-Ugarte et al, 2005 el uso de histogramas para el estudio detallado de distribuciones presenta cuatro problemas: 1) Dependencia del origen: un cambio en el origen puede cambiar el número de modas en la estimación de densidad (distribución); 2) Dependencia de la amplitud y número de intervalos: usar pocos intervalos elimina detalles en la distribución mientras que con numerosas clases las estimaciones resultan ruidosas; 3) Discontinuidad: es función de la localización arbitraria de los intervalos y de la discretización de los datos más bien que de la población muestreada; se dibujan las barras suponiendo densidad constante en cada clase; y, 4) Amplitud fija de intervalo: clases suficientemente angostas para capturar el detalle donde la densidad es alta, pueden resultar demasiado angostas para evitar ruido en densidades bajas.…”

Section: Discussionunclassified

Un estudio de caso en el analisis de la distribucion de frecuencias de tallas de Litopenaeus vannamei (Boone, 1931) mediante el uso de estimadores de densidad por Kernel

Rivera-Velázquez

Salgado-Ugarte

Soto

et al. 2010

LAJAR

View full text Add to dashboard Cite

RESUMEN.Se presenta el uso del estimador de densidad por Kernel (EDK), como una herramienta moderna para analizar la distribución de frecuencia de tallas de Litopenaeus vannamei en su etapa estuarina. Los datos fueron obtenidos en 22 sitios de muestreo dentro del sistema lagunar-estuarino Carretas-Pereyra, a intervalos mensuales entre marzo 2004 y agosto 2005 abarcando las dos épocas del año; estío y precipitación. El camarón fue capturado con atarraya (esparavel) de cuatro metros de diámetro y malla de 10 mm. La distribución de cada muestra fue analizada mediante EDKs, usando la función ponderal gaussiana y la amplitud de banda bootstrap. Los valores de las modas dominantes en el tiempo fueron ajustados a la función de crecimiento de von Bertalanffy. Los resultados sugieren un reclutamiento continuo al área de pesca pero con pulso bimodal. La tasa media de crecimiento del camarón fue igual en ambas estaciones climáticas. Los parámetros estimados son similares a los registrados en investigaciones previas por otros autores para la especie en sistemas cercanos. El estudio muestra como el uso de los EDKs seguidos por un método de análisis del crecimiento (en este caso se empleo el análisis de la progresión modal), es un camino objetivo y preciso para el estudio de la distribución de frecuencias de tallas y su aplicación en la estimación de parámetros importantes en la dinámica poblacional de especies de importancia pesquera. Palabras clave: frecuencia de tallas, estimadores de densidad por kernel, crecimiento, progresión modal, dinámica poblacional, México. A case study of length frequency distribution analysis of Litopenaeus vannamei(Boone, 1931) using kernel density estimators ABSTRACT. This paper, introduces the use of kernel density estimators (EDK's) as a modern tool for examining the length-frequency distribution of Litopenaeus vannamei in its estuarine stage. The data were obtained monthly at 22 sampling sites in the Carretas-Pereyra lagoon-estuarine system, from March 2004 to August 2005, covering both seasons of the year: dry and rainy. Shrimp were caught with a 4 m diameter cast net of 10 mm mesh size. The size distribution of each sample was analyzed by means of EDK's, using the Gaussian weight function and the bootstrap bandwidth. The values of the dominant modes over time were fitted to a von Bertalanffy growth function. The results suggest continuous recruitment to the fishing area, albeit with a bimodal pulse. The mean growth rate of the shrimp is the same in both climatic seasons. The estimated parameters are similar to those registered in previous research by other authors for L. vannamei in nearby systems. The study illustrates how the use of the EDK's followed by a method of growth analysis herein, we use modal progression analysis is an objective and precise way to investigate length-frequency Lat. Am. J. Aquat. Res. 202 distribution and its application in the estimation of important parameters of population dynamics for important fishery species, Mexico.

show abstract

“…The difference between the above correlation and the correlation associated with the CPIT I transformation suggests that the relationship between the X and Y variates may be highly complex. Figure 17 is a nonparametric kernel-Fourier series estimator (23), which suggests that the gap between the leftmost and second-leftmost mode of the histogram in Figure 16 is not an artifact traceable to sampling variation. Figure 16 is a histogram constructed from the 426 census tracts.…”

Section: Parametric-nonparametric Hybridsmentioning

confidence: 95%

A Graphical Analysis of the Interrelationships among Waterborne Asbestos, Digestive System Cancer and Population Density

Tarter¹,

Cooper²,

Freeman³

1983

Environmental Health Perspectives

View full text Add to dashboard Cite

JSTOR is a not-for-profit service that helps scholars, researchers, and students discover, use, and build upon a wide range of content in a trusted digital archive. We use information technology and tools to increase productivity and facilitate new forms of scholarship. For more information about JSTOR, please contact support@jstor.org.. The National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS) andBrogan & Partners are collaborating with JSTOR to digitize, preserve and extend access to Environmental Health Perspectives.Five statistical procedures were used to partial the correlation between waterborne asbestos and digestive site cancer for the putative effects of population density. These include: analysis based on a data subset with roughly homogeneous population density; standard residual analysis (partial correlation); conditional probability integral transformation; analysis based upon ranked data, and use of logarithmic transformation.Nonparametric regression graphical techniques are applied to examine the nature or shape of the asbestos-cancer dose-response curve. Evidence is presented that suggests that there is considerable difference between analyses involving nonhigh-density tracts and non-San Francisco tracts. Evidence is also presented that the modal-type nonparametric regression curve forks or bifurcates when adjustment is made for population density.

show abstract

An Introduction to the Implementation and Theory of Nonparametric Density Estimation

Cited by 59 publications

References 23 publications

On the histogram as a density estimator:L 2 theory

On the histogram as a density estimator:L 2 theory

Un estudio de caso en el analisis de la distribucion de frecuencias de tallas de Litopenaeus vannamei (Boone, 1931) mediante el uso de estimadores de densidad por Kernel

A Graphical Analysis of the Interrelationships among Waterborne Asbestos, Digestive System Cancer and Population Density

Contact Info

Product

Resources

About