Asymptotic nonequivalence of some bandwidth selectors in nonparametric regression
非参数回归中若干带宽选择方法的渐近非等价性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非参数回归中若干带宽选择方法的渐近非等价性
- 研究问题
- 非参数核回归中的交叉验证、Akaike 信息准则及预测误差准则所选带宽是否渐近等价，何时会出现差异？
- 方法与思路
- 作者比较多种带宽选择准则，分析渐近等价成立的条件，并提出可使相关选择方法达到等价性的修改方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些带宽选择方法并非必然渐近等价；论文给出等价成立的条件，并建议修改方法以实现等价。
- 阅读关注点
- 应核对带宽等价的定义、误差与设计条件、各准则的准确形式及修改步骤；摘要中的准则缩写需对照原文确认。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；条件与修改公式未提供，且准则缩写可能存在转录问题，需查阅原文确认。
原文摘要
SUMMARY The bandwidth selection problem in nonparametric kernel regression is considered. Bandwidth selectors based on cross-validation and on Akaike's information criterion, atc, and his finite prediction error, FBE, are among those compared. It is seen that they are not necessarily asymptotically equivalent. Conditions are given under which the equivalence holds and modifications are suggested which make the selectors equivalent.