摘要翻译:
我们揭示了“朴素”多元局部多项式回归能够适应局部光滑的低维结构,即当预测变量位于或接近于低维流形时,对于属于Sobolev空间的回归函数的非参数估计,它能获得最优的收敛速度。
---
英文标题:
《Local polynomial regression on unknown manifolds》
---
作者:
Peter J. Bickel, Bo Li
---
最新提交年份:
2007
---
分类信息:
一级分类:Mathematics 数学
二级分类:Statistics Theory 统计理论
分类描述:Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计:例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
--
一级分类:Statistics 统计学
二级分类:Statistics Theory 统计理论
分类描述:stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近,贝叶斯推论,决策理论,估计,基础,推论,检验。
--
---
英文摘要:
We reveal the phenomenon that ``naive'' multivariate local polynomial regression can adapt to local smooth lower dimensional structure in the sense that it achieves the optimal convergence rate for nonparametric estimation of regression functions belonging to a Sobolev space when the predictor variables live on or close to a lower dimensional manifold.
---
PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/708.0983


雷达卡



京公网安备 11010802022788号







