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费利克斯·阿布拉莫维奇;贝斯比亚斯（Besbeas）、帕纳吉奥蒂斯（Panagiotis）;塞奥法尼斯·萨帕蒂纳斯

块小波函数估计的经验贝叶斯方法。 （英语） Zbl 0993.62032号

计算。统计数据分析。 39，第4期，435-451（2002）.
小结：小波方法通过对经验小波系数进行逐项阈值化，在函数估计方面取得了相当大的成功。然而，研究表明，将经验小波系数分组为块，并对每个块中的所有系数同时进行阈值决策，与逐项小波阈值化相比，具有许多优点，包括渐近最优性和有限样本情况下更好的均方误差性能。
考虑了一种经验贝叶斯方法，该方法将相邻经验小波系数的信息合并到函数估计中，从而导致块小波收缩和块小波阈值估计。通过仿真实例说明了所得估计量的性能，并将这些估计量与几种现有的非贝叶斯块小波阈值估计量进行了比较。实验结果表明，在有限样本情况下，所提出的经验贝叶斯块小波收缩和块小波阈值估计优于非贝叶斯的块小波阈值估计器。还介绍了在麻醉研究中收集的数据集的应用。

引用于13文件

MSC公司：

62G07年 密度估算
62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
62G08号 非参数回归和分位数回归

关键词：

经验贝叶斯;块阈值化;最大似然估计;小波变换
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Abramovich}等人，计算。统计数据分析。39，第4号，435--451（2002；Zbl 0993.62032）
全文： 内政部

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