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Difference-based variance estimation in nonparametric regression with repeated measurements.

机译：具有重复测量的非参数回归中基于差异的方差估计。

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摘要

For the past three decades interest in cheaper yet competitive variance estimates in the nonparametric setting has grown to a large degree. One family of estimators which has risen to the task is the difference-based family. Unlike their residual-based counterparts, difference-based estimators do not require the estimation of a mean function and are therefore computationally cheaper. However, little research has been done which extends the effectiveness of these estimators to anything other than the simple nonparametric setting. This thesis presents the development of difference-based estimators in the repeated measurements setting for nonparametric models. Asymptotic and simulated results are explored for five new estimators: an averaging method, a single sequence method, a sample variance method, a bootstrapping method, and a hybrid method. The hybrid method is shown to be the most adaptive while the sample variance and bootstrapping methods are shown to outperform in certain cases. A practical demonstration of the methods is supplied as well as a description of fertile ground for future work.
机译：在过去的三十年中，对非参数环境中更便宜但更具竞争力的方差估计的兴趣已在很大程度上增长。一种基于估计的家庭是基于差异的家庭。与基于残差的对应物不同，基于差异的估计量不需要均值函数的估计，因此在计算上更便宜。但是，很少有研究将这些估计量的有效性扩展到除简单的非参数设置之外的任何其他功能。本文介绍了在非参数模型的重复测量设置中基于差异的估计器的发展。探索了五个新估计量的渐近和模拟结果：平均方法，单序列方法，样本方差方法，自举方法和混合方法。在某些情况下，混合方法被证明是最自适应的，而样本方差和自举方法则表现出优异的表现。提供了方法的实际演示，并为将来的工作提供了沃土。

著录项

  • 作者

    Jostad, Eason.;

  • 作者单位

    University of Colorado at Boulder.;

  • 授予单位 University of Colorado at Boulder.;
  • 学科 Applied Mathematics.;Statistics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2010
  • 页码 51 p.
  • 总页数 51
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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