Адаптивное оценивание в гетероскедастичной непараметрической регрессии /Е. А. Пчелинцев, С. С. Перелевский

Пчелинцев, Евгений Анатольевич
Электронный ресурс
Другой Автор
Перелевский, Святослав Сергеевич
Источник
Паралельное заглавие
Adaptive estimation in a heteroscedastic nonparametric regression
Аннотация
Рассматривается задача оценивания неизвестной функции гетероскедастичной регрессии. Предлагается адаптивная процедура выбора модели, основанная на улучшенных взвешенных оценках наименьших квадратов со специально подобранными весовыми коэффициентами. Устанавливается, что процедура имеет более высокую среднеквадратическую точность по сравнению с процедурой, основанной на классических взвешенных оценках наименьших квадратов. Для среднеквадратического риска предлагаемой процедуры доказывается неасимптотическое оракульное неравенство, определяющее для него точную верхнюю границу по всевозможным оценкам. Приводятся результаты численного моделирования.
Всего оценка: 0
Нет записей для отображения.
 
 
 
02941nab a2200337 c 4500
001
 
 
vtls000650035
003
 
 
RU-ToGU
005
 
 
20190307154700.0
007
 
 
cr |
008
 
 
190305|2019    ru      s         c rus d
024
7
$a 10.17223/19988621/57/3 $2 doi
035
$a to000650035
039
9
$a 201903071547 $b cat34 $c 201903051643 $d VLOAD $y 201903051600 $z VLOAD
040
$a RU-ToGU $b rus $c RU-ToGU
100
1
$a Пчелинцев, Евгений Анатольевич
245
1
0
$a Адаптивное оценивание в гетероскедастичной непараметрической регрессии $c Е. А. Пчелинцев, С. С. Перелевский
246
1
1
$a Adaptive estimation in a heteroscedastic nonparametric regression
504
$a Библиогр.: 19 назв.
520
3
$a Рассматривается задача оценивания неизвестной функции гетероскедастичной регрессии. Предлагается адаптивная процедура выбора модели, основанная на улучшенных взвешенных оценках наименьших квадратов со специально подобранными весовыми коэффициентами. Устанавливается, что процедура имеет более высокую среднеквадратическую точность по сравнению с процедурой, основанной на классических взвешенных оценках наименьших квадратов. Для среднеквадратического риска предлагаемой процедуры доказывается неасимптотическое оракульное неравенство, определяющее для него точную верхнюю границу по всевозможным оценкам. Приводятся результаты численного моделирования.
653
$a гетероскедастичная регрессия
653
$a улучшенное непараметрическое оценивание
653
$a процедура выбора модели
653
$a оракульное неравенство
655
4
$a статьи в журналах
700
1
$a Перелевский, Святослав Сергеевич
773
0
$t Вестник Томского государственного университета. Математика и механика $d 2019 $g № 57. С. 38-52 $x 1998-8621 $w 0210-41660
852
4
$a RU-ToGU
856
4
$u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000650035
908
$a статья
999
$a VIRTUA               
999
$a VTLSSORT0070*0080*0240*0350*0400*1000*2450*2460*5040*5200*6530*6531*6532*6533*6550*7000*7730*8520*8560*9080*9992
Нет комментариев.
Предмет
статьи в журналах
Резюме
Рассматривается задача оценивания неизвестной функции гетероскедастичной регрессии. Предлагается адаптивная процедура выбора модели, основанная на улучшенных взвешенных оценках наименьших квадратов со специально подобранными весовыми коэффициентами. Устанавливается, что процедура имеет более высокую среднеквадратическую точность по сравнению с процедурой, основанной на классических взвешенных оценках наименьших квадратов. Для среднеквадратического риска предлагаемой процедуры доказывается неасимптотическое оракульное неравенство, определяющее для него точную верхнюю границу по всевозможным оценкам. Приводятся результаты численного моделирования.