کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145796 | 1489678 | 2013 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A nonparametric empirical Bayes approach to adaptive minimax estimation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The general maximum likelihood empirical Bayes (GMLEB) method has been proven to possess optimal properties and demonstrated to have superior numerical performance in the Gaussian sequence model. Although it is known that nonparametric function estimation and the Gaussian sequence models are closely related, implementation of the GMLEB in function estimation problems still awaits careful analysis. In this paper, we consider adaptive estimation to inhomogeneous smoothness. We study the extent to which the optimality properties of the GMLEB can be carried out from the Gaussian sequence model to nonparametric function estimation. We demonstrate the proposed method’s superior performance in large sample size settings.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 122, November 2013, Pages 82–95
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 122, November 2013, Pages 82–95
نویسندگان
Wenhua Jiang, Cun-Hui Zhang,