多元回归平滑器的递归偏差估计

@第{Cornillon2011RecursiveBE条，title={多元回归平滑器的递归偏差估计}，author={皮埃尔·科尼隆（Pierre Cornillon）、尼古拉斯·亨加特纳（Nicolas W.Hengartner）和里克·马茨内·洛伯（ric Matzner-Lober），journal={arXiv:方法论}，年份={2011}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:88512441}}
本文提出了一种实用且简单的完全非参数多元平滑方法，该方法适用于真实回归函数的底层平滑，并且与底层平滑器或小维竞争结构约束模型相比，具有更好的样本外预测能力。
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本文图表

18引文

迭代偏差减少：一项比较研究

一种新的自适应平滑器与R语言和统计计算环境中作为包或函数提供的竞争多元平滑器的对比仿真研究表明，IBR的良好渐近特性在中等大小的数据集上得到了很好的表现。

R中的迭代偏差减少多元平滑：ibr包

提出了一种R包，通过检查包中实现的基础平滑器，对残差进行平滑处理，从而获得偏差估计值，从而迭代修正（基础）估计器的初始偏差。

基于非参数回归的图像分析

本文提出了一种基于传统核平滑器、薄板样条平滑器或Duchonspline平滑器的迭代方法，可用于协变量数量很重要的情况，但该方法仅限于小样本，并提出了一些解决该问题的思路。

仿射估计聚合的尖锐Oracle不等式

以指数加权聚合为中心，证明了PAC贝叶斯型不等式，该不等式在离散环境中也在连续环境中导致了尖锐的预言不等式。

乘法偏差修正的非参数平滑算法及其在核能谱估计中的应用

本文提出了一种非参数回归的乘性偏差减少估计。该方法包括对超光滑导频估计器应用乘法偏差校正。在Burr et…

一种新的鲁棒核回归方法L（左）2增压

    S.查特拉
    计算机科学、数学
    统计学传播学-理论与方法
  • 2023
这项工作考虑了一种对称、正定和收缩的基于投影的平滑器（Huang和Chen，2008），并提出了一种新的鲁棒boosting算法，可用于研究中讨论的任何平滑器。

均值和模态多元局部回归的策略

单变量数据的局部多项式拟合已经被广泛研究和讨论，但到目前为止，由于所谓的“诅咒…

非参数统计

根据Cohen（Ann Math Stat 37:458–4631966）和Rao（Ann Stat 4:1023–10371976），他们为线性平滑器的可接受性提供了必要和充分的条件，人们认识到许多…

在回归中与最佳最近邻滤波器竞争

一个新的带有前导常数的oracle不等式，在线性平滑器的一般假设下是有效的，例如，允许与最佳近邻滤波器竞争。

对称k-nn和相互k-nn平滑

根据Cohen（Ann Math Stat 37:458–4631966）和Rao（Ann Stat 4:1023–10371976），他们为线性平滑器的可接受性提供了必要和充分的条件，人们认识到许多…

52参考文献

迭代偏差减少：一项比较研究

一种新的自适应平滑器与R语言和统计计算环境中作为包或函数提供的竞争多元平滑器的对比仿真研究表明，IBR的良好渐近特性在中等大小的数据集上得到了很好的表现。

基于边际积分的结构非参数回归估计的核方法

我们定义了一个基于边际积分的简单核过程，该过程估计了加性和乘性非参数回归中的相关单变量量。非参数…

局部线性回归平滑器的带宽选择

总结。本文提出了一种选择非参数回归估计量带宽的一般策略，并将其专门用于局部线性回归平滑器。该程序需要…

使用改进的Akaike信息准则平滑非参数回归中的参数选择

人们提出了许多不同的方法来构造光滑回归函数的非参数估计，包括局部多项式、（卷积）核和光滑样条估计。每个…

多协变量下积分法的速率最优估计

单位区间核型密度估计的非参数乘法偏差校正

线性平滑和加法模型

证明了反求是求解与可加模型相关的法方程组的Gauss-Seidel迭代方法，给出了一致性和非退化性的条件，并证明了包含三次样条光滑器的一类光滑器的反求及相关算法的收敛性。

非参数回归中减少偏差的数据锐化方法

当解释变量和/或响应变量在替换为传统估计之前进行调整时，我们考虑核回归方法。此数据共享程序是设计的…

薄板回归样条

讨论了d’≥1维数据的低秩平滑器的产生，这些平滑器可以通过回归或惩罚回归方法进行拟合，这允许使用具有大数据集的近似薄板样条模型，并为广义加性模型中的相互作用项建模提供了一种合理的方法。

乘法偏差校正的非参数平滑

本文提出了一种非参数回归的乘性偏差减少估计。该方法包括对超光滑导频估计器应用乘法偏差校正。在Burr et…
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