Nonparametric \(\phi\)-Divergence Estimation and Test for Model Selection

Abstract

In this paper, we study a bias reduced kernel density estimator and derive a nonparametric $\phi$-divergence estimator based on this density estimator. We investigate the asymptotic properties of these two estimators and we formulate an asymptotically standard normal test for model selection.

Dans cet article, nous étudions l'estimateur de densité à noyau avec un biais réduit et nous dérivons un estimateur nonparamérique de la $\phi$-divergence basé sur cet estimateur de densité. Nous investiguons les propriétés asymptotiques de ces deux estimateurs et nous formulons un test asymptotiquement normal standard pour la sélection de modèle.