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康塔·奈托；斯皮里多·佩内夫

使用局部函数Bregman散度进行回归。 （英语） Zbl 1493.62419号

电子。J.统计。 第2号第15页，第6544-6585页（2021）.
小结：本文讨论了一种基于一定散度及其局部化的估计回归方法的统一方法。过去的一些论文从理论上和数值上证明了，在基于似然的回归和密度估计方法中注入一点局部化，实际上可以改进与适当定义的全球风险度量相关的结果估计。因此，提出了各种局部似然方法。我们证明，在本文讨论的一般框架和稳健估计程序中也可以观察到类似的影响。稳健回归估计程序的本地化版本在最小化Bregman差异度量的基础上，在全球风险度量方面表现更好。利用本文提出的局部方法，可以更好地分析回归模型的不足之处及其稳健性之间的复杂关系。我们通过简短的模拟研究支持我们的主张。

MSC公司：

62J02型 一般非线性回归
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

Bregman散度；内核；本地化；回归，回归；稳健性；风险
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.奈托}和\textit{S.佩内夫}，电子。J.Stat.15，No.2，6544--6585（2021年；Zbl 1493.62419）
全文： 内政部 链接

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