Nonparametric estimation of residual variance revisited
重新审视残差方差的非参数估计AI 解读 ↓
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重新审视残差方差的非参数估计
- 研究问题
- 差分型残差方差估计量在有限样本中的偏差与方差如何权衡，渐近方差最小的选择是否仍具有实际优势？
- 方法与思路
- 作者比较若干已有差分型估计量的有限样本表现，特别考察渐近方差最小方案，并引入折中偏差和方差的新估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出某渐近方差最小估计量存在严重有限样本偏差，较简单的已有估计仍是良好选择，并提出新的折中方案。
- 阅读关注点
- 应核对回归函数与误差的设定、差分权重、有限样本偏差来源，以及新估计量如何实现偏差与方差的折中。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；比较的样本规模、函数类别和数值结果未说明，不能认定某方案普遍最优。
原文摘要
Several difference-based estimators of residual variance are compared for finite sample size. Since the introduction of a rather simple estimator by Gasser, Sroka & Jennen-Steinmetz (1986) other proposals have been made. Here the one given by Hall, Kay & Titterington (1990) is of particular interest. It minimizes the asymptotic variance. Unfortunately it has severe problems with finite sample bias, and the estimator of Gasser et al. (1986) proves still to be a good choice. A new estimator is introduced, compromising between bias and variance.