法比安·孔特;玛丽·卢斯·陶平 误差-变量模型中回归函数的非参数估计。 arXiv:数学/0511111 预印本，arXiv:math/0511111[math.ST]（2005）。 小结：我们考虑具有误差-变量的回归模型，其中我们观察到满足（Y=f（X）+xi，Z=X+sigma\epsilon）的（Y，Z）的i.i.d.拷贝，涉及独立和未观察到的随机变量（X，xi，epsilon\）。（X）的密度（g）未知，而（sigma\epsilon）的密度则完全已知。利用观测值（Y_i，Z_i），（i=1，…，n），我们提出了回归函数（f）的一个估计量，它是建立在（ell=fg）和（g）两个惩罚最小对比度估计量之比的基础上的，并且不需要任何关于其光滑性的先验知识。我们证明了紧集上的（mathbb{L}_2）-风险是由（ell）和（g）的估计量的两个（mathbb{L}-2（mathbb2{R}）-风险之和有界的，并且给出了当误差（epsilon）为普通光滑或超光滑时，对于（ell。在所有下限可用的情况下，得到的速率在极大极小意义下是最优的。 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G07年 密度估算 62G05型 非参数估计 6220国集团 非参数推理的渐近性质 BibTeX公司 引用 \textit{F.Comte}和\textit{M.-L.Taupin}，“变量误差模型中回归函数的非参数估计”，预印本，arXiv:math/0511111[math.ST]（2005） 全文： arXiv公司 arXiv数据来自arXiv OAI-PMH API.如果你发现了错误，请直接向arXiv报告.