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蔡·T·托尼

非高斯函数估计模型的高斯化机器。 （英语） Zbl 1440.62115号

统计科学。 34，第4期，635-656（2019）.
摘要：文献中单独研究了大量非参数函数估计模型。其中，齐方差非参数高斯回归可以说是最广为人知的。受渐近等价理论的启发，L.D.布朗等【Ann.Stat.36，No.5，2055–2084（2008；Zbl 1148.62019号); 同上，第38号，第4期，2005-2046（2010年；Zbl 1202.62050); 普罗巴伯。理论关联。Fields 146，No.3-4，401-433（2010；Zbl 1180.62055号)]开发了一种统一的方法，将一组非高斯函数估计模型转化为标准的高斯回归，然后可以使用任何好的高斯非参数回归方法。这些高斯化机器有两个关键部件，装箱和转换。当与用于高斯回归的小波阈值处理程序BlockJS相结合时，这些程序具有很强的理论保证，计算效率很高。[loc.cit.]中给出的技术分析表明，估计量在一大组Besov空间和一组非高斯函数估计模型（包括稳健非参数回归、密度估计和指数族中的非参数回归）上自适应地达到最佳收敛速度。估计器也是空间自适应的。高斯化机器大大扩展了最初为传统非参数高斯回归开发的理论和方法的灵活性和范围。本文旨在简要介绍[loc.cit.]中开发的高斯化机器。

MSC公司：

62G07年 密度估算
62G08号 非参数回归和分位数回归
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析

关键词：

适应性;渐近等价;块阈值化;密度估计;指数族;平均匹配;非参数函数估计;二次方差函数;分位数耦合;稳健回归;方差稳定化变换;小波

引文：

Zbl 1148.62019号;兹比尔1202.62050;Zbl 1180.62055号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.T.Cai}，统计科学。34，第4号，635--656（2019；Zbl 1440.62115）
全文： 内政部 欧几里得

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