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Minimax regret analysis of orthogonal series regression estimation: selection versus shrinkage

B Droge刊期 1998-09-01 · 卷 85（3）Biometrika已编入正刊

正交级数回归估计的极小极大遗憾分析：选择与收缩AI 解读

We consider the problem of orthogonal series regression estimation when no prior information is available about the form of the regression curve. In a decision-theoretic framework we study the finite sample properties of two classes of nonlinear estimators, based either on a selection or on a shrinkage approach. The methods used correspond to the hard and soft thresholding techniques in the context of wavelet estimation. The whole analysis is carried out under the…

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