A two-stage hybrid procedure for estimating an inverse regression function
估计逆回归函数的两阶段混合程序AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用逆回归估计与 bootstrap，未明确关联给定领域细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
估计逆回归函数的两阶段混合程序
- 研究问题
- 论文研究如何在给定点估计逆回归函数，并处理估计量分布收敛缓慢及未知目标处回归函数导数难以估计的问题。
- 方法与思路
- 作者先用保序回归取得初步估计，再在附近作局部线性近似；另提出 bootstrap 变体，研究其一致性并开展模拟与数据示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称第二阶段估计可达到参数级收敛速度，bootstrap 变体可缓解分布收敛及导数估计困难，并给出有限样本研究。
- 阅读关注点
- 应核对逆函数存在与局部近似的条件、两阶段设计和样本分配、bootstrap 重抽样方式及达到所述速度的要求。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明，具体正则条件和模拟结果未提供；收敛率的指数排版需核对原文，不能据摘要断言一般适用。
原文摘要
We consider a two-stage procedure (TSP) for estimating an inverse regression function at a given point, where isotonic regression is used at stage one to obtain an initial estimate and a local linear approximation in the vicinity of this estimate is used at stage two. We establish that the convergence rate of the second-stage estimate can attain the parametric n1/2 rate. Furthermore, a bootstrapped variant of TSP (BTSP) is introduced and its consistency properties studied. This variant manages to overcome the slow speed of the convergence in distribution and the estimation of the derivative of the regression function at the unknown target quantity. Finally, the finite sample performance of BTSP is studied through simulations and the method is illustrated on a data set.