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该文提出了一种新的非参数回归方法,局部多项式经验似然估计,就是将局部多项式拟合技巧和经验似然相结合,其中随机误差的分布不充分确定.研究人员的主要目的是减少因使用参数似然而导致的建模偏差和尽可能地利用关于误差分布的辅助信息.研究人员导出了这种非参数的渐近偏差和于Nadaraye-Watson核估计之处,而且,当随机误差的分布不充分确定时,局部多项式经验似然估计还比基于参数似然局部多项式拟合更灵活、更有效.文章还给出了一个关于约束拟合的经验.几个模拟和实际数据拟合的例子说明这种新的方法是令人满意的.