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拉辛，杰夫;李、齐

分类数据和连续数据回归函数的非参数估计。 （英语） 兹比尔1337.62062

《经济学杂志》。 119，第1期，99-130（2004）.
小结：在本文中，我们提出了一种非参数回归方法，该方法使用核方法自然地接纳连续和分类数据。提出了一种数据驱动的带宽选择方法，并建立了估计量的渐近正态性。我们还建立了交叉验证的平滑参数与其基准最优平滑参数的收敛速度。仿真结果表明，在混合数据存在的情况下，新估计比传统的非参数估计性能好得多。对广泛使用且公开可用的专利数据动态面板的实证应用表明，我们提出的估计器的样本外平方预测误差仅为一些常用参数方法所获得的误差的14-20%，这些参数方法用于对此数据集建模。

引用于96文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62G08号 非参数回归和分位数回归

关键词：

离散变量;非参数平滑;交叉验证;渐近正态性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Racine}和\textit{Q.Li}，J.Econom。119，第1号，99-130（2004；Zbl 1337.62062）
全文： 内政部

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