伪数据在稳健平滑中的作用及其在小波回归中的应用

@文章{Oh2007TheRO，title={伪数据在稳健平滑中的作用及其在小波回归中的应用}，author={Hee‐Seok Oh和Douglas W.Nychka以及Thomas C.M.Lee}，journal={Biometrika}，年份＝{2007}，体积={94}，页数={893-904}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:6389584}}
基于M型估计器和基于惩罚的平滑的鲁棒曲线和曲面估计器，可扩展到其他小波回归设置，如不规则间隔数据和图像去噪，且计算速度快。
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方法引文
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结果引文
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本文图表

53引文

利用伪数据进行稳健估计的方法

使用鲁棒阈值选择的鲁棒小波收缩

指出通过具有鲁棒阈值的鲁棒小波收缩可以实现最佳拟合，并提出了鲁棒阈值的数据驱动选择方法。

自一致性：不规则空间和/或不完全数据的小波估计的通用方法

提出了一种利用非规则空间数据进行小波估计的通用方法，该方法将数据视为增广规则空间数据集的观测部分，并在不完全数据存在的情况下调用自一致性原理来定义小波估计量。

不规则间隔数据的惩罚小波估计与鲁棒去噪

本文提出、研究并比较了一些基于小波的非参数估计方法，这些方法旨在恢复不一定满足上述要求的数据的一维回归函数。

小波回归中边界校正的稳健估计

对于小波回归中的边界问题，通常考虑两种常用的方法：多项式小波回归（PWR）和混合局部多项式小波回归。正常（Normality）…

同时消除边界问题、异常值和相关噪声影响的鲁棒小波估计

结果有力地证明了所提出的方法在校正边界偏差和消除异常值和相关噪声的影响方面是非常有效的。

关于ES算法单调性的注记

在稳健非参数回归问题的研究中，Oh等人[the role of pseudo data for robust smooth with application to wavel regression，Biometrika 94（2007），pp.893-904]…

采用任意平滑方法的快速非参数分位数回归

一种快速且易于实现的方法，通过一系列经过仔细研究的惩罚最小二乘型非参数平均回归估计问题来近似代价高昂的非线性优化，为计算不同类型的非参数分位数回归估计提供了一个统一的框架。

相关数据的M型平滑样条方差分析

使用反修正的可加模型的稳健估计

结果表明，一个相对简单的稳健版本的反修改算法（包括使用稳健的局部多项式平滑器）对应于一个定义明确的优化问题的解决方案。
...

28参考文献

用锥形椰菜系列平滑噪声数据

本文研究在有界区间上观测到的带有噪声的未知光滑回归函数的正交小波级数估计。采用惩罚最小二乘法…

利用系数相关阈值扩展小波回归方法的适用范围

摘要考虑了非参数回归的小波方法的各个方面，其总体目标是将小波技术的范围扩展到不规则间隔的数据，以定期…

非参数回归曲线拟合的样条平滑方法的若干问题

本文讨论的主题和示例旨在促进对样条平滑方法的理解并扩展其实用性。

非参数回归中的自适应M估计

讨论了一种稳健的非参数回归方法。讨论了一种稳健的非参数回归方法。我们使用Huber’s考虑回归函数的核M-估计…

鲁棒小波去噪

本文提出了一种基于小波的鲁棒估计器，该估计器使用鲁棒损失函数，解决了一个非平凡的优化问题，并适当选择了平滑参数和鲁棒参数。

稳健局部加权回归与平滑散点图

本文讨论了稳健局部加权回归的可视化、计算和统计问题，并用包括铅中毒数据在内的几个示例来说明该方法。

小波逼近的正则化

在本文中，我们引入非线性正则小波估计，用于估计采样点非均匀分布的非参数回归函数。该方法可以很容易地应用于…

非参数混合效应模型中的小波回归估计

小波阈值的经验Bayes选择

一个关键特征似乎是稀疏性的估计适应于三个不同的估计区域，第一个区域的信号不够稀疏，不足以进行阈值化以获得益处，第二个区域的信号稀疏度适当选择的阈值导致显著改进的估计，第三种情况下，信号非常稀疏，零估计可以提供最佳的准确率。

样条线作为局部平滑器

结果表明，样条权重函数的绝对值在远离其中心时呈指数递减，并导出了一阶光滑样条估计的偏差和方差的渐近形式。