戴晓武;简，彼得 带导数的泛函ANOVA模型中的Minimax最优估计率。 arXiv:1706.00850 预印本，arXiv:1706.00850[math.ST]（2017）。 摘要：当一阶偏导数的数据可用时，我们建立了泛函ANOVA模型中非参数估计的最小最大最优收敛速度。我们的结果表明，对于确定性或随机设计的函数估计，偏导数可以提高收敛速度。特别是，对于完全（d）相互作用模型，协变量上具有一阶偏导数的最优速率与没有偏导数的（d）-相互作用模型的最优速率相同。对于可加模型，使用所有一阶偏导数得到的速率为根-（n），以实现“参数速率”。当导数数据可用时，我们还研究了一阶偏导数估计的极小极大最优速率。这些速率与估计一元函数一阶导数的最佳速率一致。 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62小时12分 多元分析中的估计 62G05型 非参数估计 62第20页 统计学在经济学中的应用 BibTeX公司 引用 \textit｛X.Dai｝和\textit｛P.Chien｝，“带导数的函数方差分析模型中的最小最优估计率”，预印本，arXiv:1706.00850[math.ST]（2017） 全文： arXiv公司 OA许可证 arXiv数据来自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.