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Adaptive estimation under single-index constraint in a regression model

Oleg Lepski · Nora Serdyukova刊期 2014-02-01 · 卷 42（1）The Annals of Statistics已编入正刊

单指标约束回归模型中的自适应估计AI 解读

The problem of adaptive multivariate function estimation in the single-index regression model with random design and weak assumptions on the noise is investigated. A novel estimation procedure that adapts simultaneously to the unknown index vector and the smoothness of the link function by selecting from a family of specific kernel estimators is proposed. We establish a pointwise oracle inequality which, in its turn, is used to judge the quality of estimating the entire…

核、筛与局部多项式
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