Article (Périodiques scientifiques)
Kernel Selection in Nonparametric Regression
HALCONRUY, Hélène; Marie, Nicolas
2021In Mathematical Methods of Statistics
Peer reviewed
 

Documents


Texte intégral
H. Halconruy N. Marie Kernel selection in nonparametric regression.pdf
Postprint Éditeur (363.58 kB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
Kernel selection; Nonparametric regression; PCO method
Résumé :
[en] In the regression model Y=b(X)+ε, where X has a density f, this paper deals with an oracle inequality for an estimator of bf, involving a kernel in the sense of Lerasle et al. (2016), selected via the PCO method. In addition to the bandwidth selection for kernel-based estimators already studied in Lacour, Massart and Rivoirard (2017) and Comte and Marie (2020), the dimension selection for anisotropic projection estimators of f and bf is covered.
Disciplines :
Mathématiques
Auteur, co-auteur :
HALCONRUY, Hélène ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Mathematics (DMATH)
Marie, Nicolas;  Université Paris Nanterre > Modal'X > Maître de conférences
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Kernel Selection in Nonparametric Regression
Date de publication/diffusion :
mars 2021
Titre du périodique :
Mathematical Methods of Statistics
Peer reviewed :
Peer reviewed
Focus Area :
Computational Sciences
Disponible sur ORBilu :
depuis le 21 janvier 2021

Statistiques


Nombre de vues
156 (dont 26 Unilu)
Nombre de téléchargements
79 (dont 12 Unilu)

citations Scopus®
 
1
citations Scopus®
sans auto-citations
0
citations OpenAlex
 
3
citations WoS
 
1

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu