ibr公司

多元回归平滑器的递推偏差估计。本文提出了一种实用而简单的完全非参数多元平滑方法,它适应于真实回归函数的基本光滑性。我们的估计器很容易通过连续应用现有的基平滑器(无需选择最佳平滑参数),如薄板样条或核平滑器来计算。在小维(3≤d≤7)和中等样本量n≤1000的情况下,所得到的平滑器比基础平滑器或竞争结构约束模型(MARS,GAM)具有更好的样本外预测能力。此外,当d>10时,我们的估计仍然是有用的,而且据我们所知,没有其他的自适应完全非参数回归估计没有约束假设,例如可加性。以波士顿市住宅数据为例,将样本外预测误差降低了20%。CRAN提供的一个R包ibr在R中实现了所提出的多元非参数方法。