Bias-corrected Confidence Bands in Nonparametric Regression
非参数回归中的偏差校正置信带AI 解读 ↓
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非参数回归中的偏差校正置信带
- 研究问题
- 一般非参数回归中，如何构造偏差校正置信带并选择带宽，其覆盖表现如何，以及能否应用于非参数自回归时间序列？
- 方法与思路
- 作者用局部多项式拟合构造置信带，结合交叉验证与插件法选择带宽，推导相关渐近结果，并通过模拟评估覆盖表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，局部多项式置信带在其模拟中比 Nadaraya–Watson 方法具有更好的覆盖表现，结果也适用于非参数自回归模型。
- 阅读关注点
- 应核对偏差校正步骤、不同带宽的用途、置信带的覆盖定义，以及从一般回归推广至自回归模型所需的依赖条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；渐近条件、模拟设计及覆盖数值未说明，不能将模拟中的覆盖优势推广到所有情形。
原文摘要
Summary Bias-corrected confidence bands for general nonparametric regression models are considered. We use local polynomial fitting to construct the confidence bands and combine the cross-validation method and the plug-in method to select the bandwidths. Related asymptotic results are obtained. Our simulations show that confidence bands constructed by local polynomial fitting have much better coverage than those constructed by using the Nadaraya–Watson estimator. The results are also applicable to nonparametric autoregressive time series models.