预印本前沿

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Improved Variance Estimation in Homoskedastic Nonparametric Random-Design Regression via a Two-Scale Approach

Edgar Dobriban · Rajarshi Mukherjee · James M. Robins · Zixiao Wang首次提交 2026-09-08 · 修订 2026-09-08 · v1arXiv预印本

通过双尺度方法改进同方差非参数随机设计回归的方差估计AI 解读

We study estimation of a constant conditional variance $σ^2$ in nonparametric regression with a $d$ -dimensional random design. This is an important problem, and similar questions arise in causal inference. The regression function is $β_b$ -Hölder smooth, the design density is $β_g$ -Hölder smooth and bounded above and away from zero, and we consider the nonparametric regime $β_b>1$ and $d>4β_b$ . Set $β_g^\star=β_b(1-4β_b/d)/\{1+2β_b/d+8(β_b/d)^2\}$ . We give an estimator whose…We study estimation of a constant conditional variance $σ^2$ in nonparametric regression with a $d$-dimensional random design. This is an important problem, and similar questions arise in causal inference. The regression function is $β_b$-Hölder smooth, the design density is $β_g$-Hölder smooth and bounded above and away from zero, and we consider the nonparametric regime $β_b>1$ and $d>4β_b$. Set $β_g^\star=β_b(1-4β_b/d)/\{1+2β_b/d+8(β_b/d)^2\}$. We give an estimator whose…

半参数与非参数因果推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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