×

函数数据中二元平均函数的自适应推理。 (英语) Zbl 1373.62237号

摘要:提出了二维连续随机过程的二元平均函数的推断方法。非参数二元估计由阈值投影估计量实现。估计量适应于二元函数的稀疏性。Oracle不等式结果用于描述自适应推理方法。给出了非参数二元置信带的构造方法。实施结果表明了该方法在实际中的适用性。

MSC公司:

62H10型 统计的多元分布
62G05型 非参数估计
62G15年 非参数容差和置信区域
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Autin,F.、Le Pennec,E.和Tribouley,K.(2010年)。估计copula密度的阈值方法。《多元分析杂志》。,101: 200-222. ·Zbl 1177.62075号
[2] Bunea,F.、Ivanescu,A.E.和Wegkamp,M.H.(2011年)。函数数据中高斯过程平均值的自适应推断。J.R.统计社会服务。B、 73:1-28·Zbl 1226.62073号
[3] Cuevas,A.(2014)。函数数据统计理论的部分概述。J.统计计划。推理,147:1-23·Zbl 1278.62012号
[4] Diggle,P.J.、Menezes,R.和Su,T.(2010年)。优先抽样下的地质统计推断。J.R.统计社会服务。C、 59(2):191-232。
[5] Delicado,P.、Giraldo,R.、Comas,C.和Mateu,J.(2010年)。空间功能数据统计:一些最新贡献。环境计量学,21:224-239。
[6] Ferraty,F.和Romain,Y.(2011年)。牛津函数数据分析手册。牛津大学出版社,纽约·Zbl 1284.62001号
[7] Forzani,L.、Fraiman,R.和Llop,P.(2011)。时空数据的密度估计。功能数据分析和相关主题的最新进展,编辑Ferraty,F.Springer Physica-Verlag,纽约。
[8] Gervini,D.(2010年)。二元随机过程的函数奇异值分解,计算。统计数据分析。,54: 163-172. ·Zbl 1284.62517号
[9] Hardle,W.(1990年)。《应用非参数回归》,剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0714.62030号
[10] Hastie,T.、Tibshirani,R.和Friedman,J.(2009年)。统计学习的要素。第二版,施普林格,纽约·Zbl 1273.62005年
[11] Horváth,L.和Kokoszka,P.(2012年)。功能数据推断与应用,第200卷,纽约州施普林格·Zbl 1279.62017号
[12] Ignacolo,R.、Mateu,J.和Giraldo,R..(2014)。空气质量监测功能数据的外部漂移克里格法。环境。Res.风险。评估,28:1171-1186。
[13] Ivanescu,A.E.(2013)。关于二维函数数据的二元平滑的注记。国际期刊统计概率。,2(2): 102-111.
[14] Loustau,S.(2009)。Besov空间上的惩罚经验风险最小化。电子。J.Stat.,第3824-850页·Zbl 1326.62157号
[15] Ogden,R.T.和Greene,E.(2010年)。函数随机效应的小波建模及其在人类视觉数据中的应用。J.统计计划。推理,1403797-3808·Zbl 1233.62003年
[16] Ramsay,J.O.、Hooker,G.和Graves,S.(2009年)。使用R和Matlab进行功能数据分析,纽约斯普林格·Zbl 1179.62006号
[17] Ramsay,J.和Silverman,B.(2005年)。功能数据分析,第二版,Springer,纽约·Zbl 1079.62006号
[18] Rasmussen,C.E.和Williams,C.K.I.(2006)。机器学习的高斯过程。麻省理工学院出版社,剑桥。网址:http://www.gaussianprocess.org/gpml/。 ·Zbl 1177.68165号
[19] Ruppert,D.、Wand,M.P.和Caroll,R.J.(2003)。半参数回归。剑桥大学出版社,剑桥·兹比尔1038.62042
[20] Schlather,M.、Malinowski,A.、Oesting,M.、Boecker,D.、Strokorb,K.、Engelke,S.等人(2016)。随机场:随机场的模拟和分析,R包。网址:http://CRAN.R-project.org/package=随机字段。
[21] Shang,H.L.和Hyndman,R.J.(2016)。Fds:功能数据集,R包。网址:http://CRAN.R-project.org/package=fds。
[22] Tsybakov,A.(2009年)。非参数估计简介。纽约州施普林格·Zbl 1176.62032号
[23] Wasserman,L.(2004)。所有统计数据。纽约州施普林格·Zbl 1053.62005年
[24] Wood,S.N.(2006)。广义可加模型:R,Chapman&Hall/CRC简介,纽约·Zbl 1087.62082号
[25] Wood,S.N.(2016)。mgcv:混合gam计算工具,带有gcv/aic/reml平滑度估计R包。网址:http://CRAN.R-project.org/package=mgcv。
[26] Zhou,L.和Pan,H.(2014)。二维功能数据的主成分分析。J.公司。图表。统计,23(3):779-801。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。