Abstract Data sharpening can reduce bias in non-parametric regression and density estimation. Firth’s (1993) approach to bias reduction through adjustment of the score function provides an underlying framework for data sharpening and extensions, such as sharpened derivative estimation in kernel regression.

中文翻译：

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通过 firth 的调整得分函数进行数据锐化

摘要 数据锐化可以减少非参数回归和密度估计中的偏差。Firth (1993) 通过调整评分函数来减少偏差的方法为数据锐化和扩展提供了一个基础框架，例如核回归中的锐化导数估计。