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A new Bayesian wavelet thresholding estimator of nonparametric regression

机译：非参数回归的新贝叶斯小波阈值估计

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The methods of estimation of nonparametric regression function are quite common in statistical application. In this paper, the new Bayesian wavelet thresholding estimation is considered. The new mixture prior distributions for the estimation of nonparametric regression function by applying wavelet transformation are investigated. The reversible jump algorithm to obtain the appropriate prior distributions and value of thresholding is used. The performance of the proposed estimator is assessed with simulated data from well-known test functions by comparing the convergence rate of the proposed estimator with respect to another by evaluating the average mean square error and standard deviations. Finally by applying the developed method, density function of galaxy data is estimated.
机译：非参数回归函数的估计方法在统计应用中非常普遍。本文考虑了新的贝叶斯小波阈值估计。研究了应用小波变换估计非参数回归函数的新混合先验分布。使用可逆的跳跃算法来获得适当的先验分布和阈值。拟议的估计量的性能是通过比较著名的测试函数的仿真数据来评估的，方法是通过评估平均均方差和标准偏差来比较拟议的估计量相对于另一个估计量的收敛速度。最后，通过应用改进的方法，估计了星系数据的密度函数。

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