非参数曲线估计的高导数参数增强

@文章{成1999HighderivativePE，title={非参数曲线估计的高导数参数增强}，author={Ming-Yen Cheng和Peter Hall以及Berwin A.Turlach}，journal={Biometrika}，年份={1999}，体积＝{86}，页码={417-428}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:56452892}}
我们提出了一种在相对高阶导数水平上使用参数信息修改非参数估计的方法。该技术代表了一种替代方法，该方法首先拟合参数模型，然后对其进行调整。特别是，相对于“以参数开始的非参数估计器”，我们的估计器不会因低阶导数的参数和非参数拟合之间的差异而产生偏差，因为我们主动删除了所有参数
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挥发性函数的非参数估计：局部指数估计

核平滑技术使波动率的传统参数估计摆脱了与其特定模型相关的约束。本文给出了非参数局部指数估计…

非参数ARCH误差AR模型的局部估计

在本文中，我们考虑了具有非参数ARCH（1）误差的参数AR（1）模型的波动函数的估计问题。局部常数的一致性和渐近正态性…

用非参数漂移函数模型估计扩散参数

提出的不指定一维随机微分方程漂移函数的扩散参数估计方法产生了与二次变分法几乎相同的有限样本性质。

核和局部似然密度估计的相对效率

总结。局部似然方法具有其他非参数密度方法所罕见的优点，例如在存在边缘效应时具有良好的性能…

动态因子模型的贝叶斯分析：旋转问题的事后方法

由于其不确定性，静态和动态因子模型需要识别假设以确保参数估计的唯一性。参数估计的不确定性…

静态和动态因子模型的贝叶斯分析：旋转问题的事后方法

可能相似密度的非参数估计

正交约束降秩回归模型贝叶斯分析的后处理

本文展示了如何通过根据适当指定的损失函数对采样输出进行后处理，在贝叶斯分析中处理剩余的识别问题，从而在部分参数空间受限于Stiefel流形的降秩回归模型中扩展了贝叶斯推断的可能性。

基于岭估计的透射电镜视频动态原子柱检测

这项工作定义了新的山脊检测算法，以非参数化估计作为时间连续函数的原子级物体位置的显式轨迹，并证明了所提出的方法在模拟场景中是高效的，与其他材料科学基准相比，TEM实验取得了显著的性能改进。

11参考文献

局部参数非参数密度估计

本文提出了一种带参数泛音的非参数密度估计。假设f（x，θ）是由参数θ向量索引的密度族。我们定义了局部核平滑…

基于参数启动的非参数密度估计

未知密度的传统核密度估计器是通过构造完全非参数的，在这个意义上，它没有偏好，对所有形状都能很好地工作。这个…

精确平均积分平方误差

对于任意阶高斯核，给出了一般正态混合密度核估计的平均积分平方误差（MISE）的精确且易于计算的表达式。…

局部似然密度估计

本文讨论了局部似然方法在密度估计中的推广，并与其他密度估计方法进行了比较。

多元密度估计、理论、实践和可视化

多元数据的表示和几何。非参数估计标准。直方图：理论与实践。频率多边形。平均移位直方图。核密度估计器。这个…

局部多项式建模及其应用

局部多项式建模在非线性时间序列中的应用以及模型复杂性的自动确定和局部多项式回归框架。

关于Kullback-Leibler损失和密度估计

关于审查信息消除歧视（ou perte de Kullback-Leibler）dans le contexte de l’estimation de densite par la methode du noyau et On montre que ses properties nontiques）…

比较非参数回归拟合与参数回归拟合

非线性回归建模