Bandwidth Choice for Nonparametric Regression
非参数回归的带宽选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非参数回归的带宽选择
- 研究问题
- 非参数回归如何选择带宽以获得良好的均方误差表现，渐近等价的选择方法在小样本或中等样本中是否仍表现相近？
- 方法与思路
- 作者分析加窗傅里叶级数估计及其与核估计的关系，以均方误差的无偏估计选择带宽，并比较其他方法及模拟表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所考察的带宽选择具有渐近最优性，其他方法与之渐近等价；小规模模拟却显示有限样本表现存在明显差异。
- 阅读关注点
- 应核对均方误差准则、带宽最优性的参照标准、傅里叶估计与核估计的关系，以及不同方法在模拟中的具体差异。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明光滑性条件、带宽范围或模拟设计，不能据此选定最优方法。
原文摘要
This paper is concerned with the problem of choosing a bandwidth parameter for nonparametric regression. We analyze a tapered Fourier series estimate and discuss the relationship of this estimate to a kernel estimate. We first consider a method based on an unbiased estimate of mean square error, and show that the bandwidth thus chosen is asymptotically optimal. Other methods are examined as well and are shown to be asymptotically equivalent. A small simulation shows, however, that for small or moderate sample size, the methods perform quite differently.