设{x_n，n≥1}为同分布样本序列，f(x)为X_1的概率密度函数，基于样本X_1，…，X_n，1969年WolvertonandWagner([1])提出f(x)的递归型核估计f_n(x)=1/nsumfromj=1ton(1/(h_j)K((x-X_j)/h_j))，由于经过简单的化简我们有f_n(x)=(n-1)/nf_(n-1)(x)+1/(nh_n))K((x-X_n)/h_n)。从这个特点我们知道用递归核估计去估计未知密度时，在添加样本点的情况下，不必重新计算所有项，只需计算添加项，再经简单计算即可。这比用普通型的密度核估计(?)_n(x)=1/(nh_n)sumfromj=1ton(K((x-X_j)/h_n))去估计未知密度，从计算方面而言具有很大方便，因此很多学者对之进行了研究。