摘要
在函数线性回归中，斜率“参数”是一个函数。因此，在非参数环境中，它由无穷多的未知量决定。它的估计涉及解决一个不适定问题，并与一系列方法学有联系，包括统计平滑和反褶积。估计斜率函数的标准方法明确基于函数主成分分析，因此基于特征值和特征函数的谱分解。我们详细讨论了这种方法，并表明在某些情况下，通过PCA技术可以获得最佳收敛速度。提出了一种基于二次正则化的替代方法，并从某些角度证明了该方法的优点。
引用
下载引文
彼得·霍尔（Peter Hall）。
乔尔·霍洛维茨（Joel L.Horowitz）。
“函数线性回归的方法和收敛速度。”
安。统计师。
35
(1)
70 - 91,
2007年2月。
https://doi.org/10.1214/00905360600000957
问询处
出版日期：2007年2月
首次在欧几里得项目中提供：2007年6月6日
数字对象标识符：10.1214/0090536000000957
学科：
主要用户：62J05型
次要：6220国集团
关键词：反褶积,尺寸缩减,本征函数,特征值,线性算子,最小最大优化,非参数的,主成分分析,二次调节,平滑的
版权所有©2007数学统计研究所
