Groeneboom,皮特;格尔特·琼布勒德;乔恩·韦纳(Jon A.Wellner)。 凸函数的估计:特征和渐近理论。 (英语) Zbl 1043.62027号 Ann.统计。 29,第6期,1653-1698(2001)。 摘要:我们通过最小二乘法(在回归和密度情况下)和最大似然法(在密度估计情况下)研究凸回归和密度函数的非参数估计。我们给出了这些估计量的特征,证明了它们是一致的,并在被估计函数的正曲率的不动点处建立了它们的渐近分布。渐近分布理论依赖于积分双边布朗运动(+t^4)的“内嵌函数”的存在,该函数在我们的姊妹论文同上,1620-1652中建立,参见前面的条目,Zbl 1043.62025号。 引用于1审查引用于98文件 MSC公司: 62G07年 密度估算 62G08号 非参数回归和分位数回归 62E20型 统计学中的渐近分布理论 关键词:积分布朗运动 引文:Zbl 1043.62025号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Groeneboom}等人,Ann.Stat.29,No.6,1653--1698(2001;Zbl 1043.62027) 全文: 内政部 参考文献: [1] Anevski,D.(1994)。估计凸性的导数。技术报告1994:8,伦德大学数理统计系。 [2] Barlow,R.E.、Bartholomew,R.J.、Bremner,J.M.和Brunk,H.D.(1972年)。顺序限制下的统计推断。纽约威利·Zbl 0246.62038号 [3] Brunk,H.D.(1958年)。不等式约束参数的估计。安。数学。统计师。29 437-454. ·Zbl 0087.34302号 ·doi:10.1214/aoms/1177706621 [4] Brunk,H.D.(1970年)。等张回归的估计。统计推断中的非参数技术(M.L.Puri,ed.)177-195。剑桥大学出版社。 [5] Donoho,D.L.和Liu,R.C.(1987)。几何收敛率,I.技术报告137,伯克利加州大学统计系。 [6] Grenander,U.(1956年)。关于死亡率计量理论,第二部分。斯堪的纳维亚斯克Aktuarietidskrift 39 125-153·兹伯利0077.33715 [7] Groeneboom,P.(1985年)。估计单调密度。在纪念耶日·奈曼和杰克·基弗的伯克利会议记录中(L.M.Le Cam和R.A.Olshen编辑)2 539-554。加利福尼亚州海沃德IMS·Zbl 1373.62144号 [8] Groeneboom,P.(1988年)。具有抛物线漂移和艾里函数的布朗运动。普罗巴伯。理论相关领域81 79-109·doi:10.1007/BF00343738 [9] Groeneboom,P.(1996年)。统计学中的反问题。《概率圣弗洛尔暑期学校学报》。数学课堂笔记。1648 67-164. 柏林施普林格。Groeneboom,P.、Jongbloed,G.和Wellner,J.A.(2001a)。凸函数估计的标准过程:积分布朗运动+t4的“内卷”。Ann.Statist公司。29 1620-1652. Groeneboom,P.、Jongbloed,G.和Wellner,J.A.(2001b)。计算非参数函数估计的顶点方向算法。未发表的手稿·Zbl 0907.62042号 ·doi:10.1007/BFb0095675 [10] Groeneboom,P.和Wellner,J.A.(2000年)。计算切尔诺夫分布。J.计算。图表。统计师。10 388-400. JSTOR公司:·doi:10.1198/10618600152627997 [11] Hampel,F.R.(1987)。一些生物数据集的设计、建模和分析。《设计、数据和分析》,作者:Cuthbert Daniel的一些朋友(C.L.Mallows,ed.)111-115。纽约威利。 [12] Hanson,D.L.和Pledger,G.(1976年)。凹回归的一致性。Ann.Statist公司。4 1038- 1050. ·Zbl 0341.62034号 ·doi:10.1214/aos/1176343640 [13] 希尔德雷思(Hildreth,C.)(1954)。凹函数纵坐标的点估计。J.Amer。统计师。协会49 598-619。JSTOR公司:·兹比尔0056.38301 ·doi:10.2307/2281132 [14] Jongbloed,G.(1995年)。三个统计反问题。代尔夫特科技大学未发表博士论文。 [15] Jongbloed,G.(1998年)。非参数估计的迭代凸极小算法。J.计算。图表。统计师。7 310-321. JSTOR公司:·数字对象标识代码:10.2307/1390706 [16] Jongbloed,G.(2000年)。最小下界和连续模。统计师。普罗巴伯。莱特。50 279-284. ·Zbl 0965.60083号 ·doi:10.1016/S0167-7152(00)00104-8 [17] Kim,J.和Pollard,D.(1990年)。立方根渐近。Ann.Statist公司。18 191-219. ·Zbl 0703.62063号 ·doi:10.1214/aos/1176347498 [18] Lavee,D.、Safrie,联合国和Meilijson,I.(1991)。跨萨哈兰移民在绿洲停留多久?Ornis斯堪的纳维亚22 33-44。 [19] Mammen,E.(1991)。定性平滑假设下的非参数回归。Ann.Statist公司。19 741-759. ·Zbl 0737.62039号 ·doi:10.1214/aos/1176348118 [20] Meyer,M.C.(1997)。形状限制推理,应用于非参数回归、平滑非参数函数估计和密度估计。安阿伯密歇根大学统计系博士论文。 [21] Prakasa Rao,B.L.S.(1969年)。单峰密度的估计。桑基\?a序列号。A 31 23-36·Zbl 0181.45901号 [22] Robertson,T.、Wright,F.T.和Dykstra,R.L.(1988年)。顺序限制统计推断。威利,纽约·Zbl 0645.62028号 [23] Shorack,G.R.和Wellner,J.A.(1986年)。统计学应用的经验过程。威利,纽约·Zbl 1170.62365号 [24] Van der Vaart,A.W.和Wellner,J.A.(1996)。弱收敛和经验过程。纽约州施普林格·Zbl 0862.60002号 [25] Van Eeden,C.(1956年)。有序概率的最大似然估计。程序。科宁克。内德勒。阿卡德。韦滕施。甲59 444-455·Zbl 0086.12802号 [26] Van Eeden,C.(1957)。偏序概率的最大似然估计,I.Proc。科宁克。内德勒。阿卡德。韦滕施。A 60 128-136·Zbl 0086.12803号 [27] 王毅(1994)。凹回归中的极限分布。预印本,哥伦比亚密苏里大学。 [28] Woodroof,M.和Sun,J.(1993年)。当f不增加时,f 0+的惩罚最大似然估计。统计师。Sinica 3 501-515号·Zbl 0822.62020号 [29] Wright,F.T.(1981)。单调回归估计的渐近行为。Ann.Statist公司。9 443-448. ·Zbl 0471.62062号 ·doi:10.1214/aos/1176345411 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。