【摘 要】
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非参数密度估计是近年来统计发展的一个非常重要的方向，改变了传统统计学发展的格局。其中非参数概率密度核估计作为非参数密度估计的重要方法，受到越来越多的学者的重视。虽然
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非参数密度估计是近年来统计发展的一个非常重要的方向，改变了传统统计学发展的格局。其中非参数概率密度核估计作为非参数密度估计的重要方法，受到越来越多的学者的重视。虽然非参数概率密度核估计的理论主要集中在大样本上，且在应用上需要大量的数据以及复杂的运算过程，但是随着计算机技术的发展，非参数密度核估计的应用也变的越来越广泛，其应用领域逐渐涉及社会学、物理学、生物学、以及各种工程技术领域。鉴于非参数概率密度核估计在理论上和应用上的重要性和广泛性，本文详细的介绍了概率密度核估计相关的大样本理论及其发展过程，在一定条件下证明了多维密度核估计的渐进正态性定理；把概率密度一维稳健性定义推广到多维情况，并在一定条件下证明了多维密度核估计的稳健渐进正态性定理。
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