Empirical functionals and efficient smoothing parameter selection.
Prekvapujúcou vlastnosťou krivkových odhadov je, že parameter hladkosti, ktorý minimalizuje súčet štvorcov odchýliek jadra. Táto ťažkosť sa tu kvantifikuje opisom neparametrických hraníc informácií. Odhady efektívnosti môžu priniesť zlepšenia priemernej veľkosti vzorky. Príklady, odhad hustoty a reg...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | inglés |
| Materias: | |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares: Empirical functionals and efficient smoothing parameter selection.
- Jackknife-after-bootstrap standard errors and influence functions.
- Sampling: design and analysis
- <A> reliable data-based bandwidth selection method for kernel density estimation.
- Semiparametric estimation in logistic measurement error models.
- Finding chaos in noisy systems.
- Existence of maximum likelihood estimates for intervalcensored data from some three-parameter models with a shifted origin.