非参数估计

非参数估计是一种统计方法，它允许在没有任何理论指导或约束的情况下获得数据拟合的函数形式。因此，非参数估计过程没有任何有意义的相关参数。两类非参数技术是人工神经网络和核估计。

人工神经网络通过将未知函数表示为多个sigmoid的加权和来建模，通常选择logit曲线，每个sigmoids曲线都是所有相关解释变量的函数。这相当于一种极其灵活的函数形式，估计需要基于梯度的非线性最小二乘迭代搜索算法。

内核估计指定，其中是的条件期望没有任何参数形式错误完全未指定。这个观察和用于估计联合密度函数和.某一点的密度通过查看观察结果“接近”。此过程涉及使用名为将权重分配给附近观测值的核。