Empirical likelihood confidence intervals for local linear smoothers
局部线性平滑的经验似然置信区间AI 解读 ↓
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局部线性平滑的经验似然置信区间
- 研究问题
- 研究有界支撑上的非参数回归函数置信区间，关注局部线性估计在支撑边界附近的覆盖误差是否恶化。
- 方法与思路
- 作者结合经验似然与局部线性平滑构造置信区间，并分析覆盖误差及经验似然隐含选择的方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，经验似然区间的覆盖误差在整个支撑上具有相同阶数，相较直接使用渐近正态近似改善了边界表现。
- 阅读关注点
- 应核对带宽、平滑性及支撑边界的具体条件，覆盖误差的阶数，以及隐含方差估计如何产生边界改善。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；具体误差阶数和适用条件未说明，不能判断有限样本改善幅度或刊本变化。
原文摘要
Empirical likelihood is considered in conjunction with the local linear smoother to construct confidence intervals for a nonparametric regression function with bounded support. The coverage error of the empirical likelihood confidence intervals is evaluated and is shown to be of the same order throughout the support of the regression function. This is a significant improvement over confidence intervals based directly on the asymptotic normal distribution of the local linear estimator, which have a larger order of coverage error near the boundary. This improvement is attributable to the natural variance estimator that empirical likelihood implicitly chooses for the local linear smoother.