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乔尔·霍洛维茨;克莱梅莱，尤西;埃诺·曼门

加性回归模型中的最优估计。 （英语） Zbl 1098.62043号

伯努利 12，第2期，271-298（2006）.
摘要：本文研究非参数可加回归模型可加成分的最优估计。考虑了几种不同的平滑方法，包括核函数、局部多项式、平滑样条函数和正交级数。结果表明，在渐近到一阶的情况下，每个可加分量都可以像其他分量已知时一样进行估计。这一结果表明，在加性模型中，渐近最优极小极大率和常数与单分量非参数回归模型中的渐近最优极小极大率和常数相同。

引用于30文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62甲12 多元分析中的估计
62C20个 统计决策理论中的Minimax过程

关键词：

非参数平滑中的精确常数;核估计量;多元曲线估计;非参数回归;正交级数估计器;平滑样条
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Horowitz}等人，Bernoulli 12，No.2，271--298（2006；Zbl 1098.62043）
全文： 内政部 欧几里得

参考文献：

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