方差未知时的最小二乘估计量混合
统计理论
2007-11-05 v1 统计理论
摘要
我们提出了一种处理方差未知时高斯回归问题的过程。受 Leung 和 Barron (2007) 方法的启发，我们根据特定过程混合来自不同模型的最小二乘估计量。我们表明，在某些情况下，所得估计量是一种简单的收缩估计量。随后，我们将此过程应用于各种统计设定，如线性回归或 Besov 空间中的自适应估计。我们的结果为估计量的欧几里得风险提供了非渐近风险界。
引用
@article{arxiv.0711.0372,
title = {Mixing Least-Squares Estimators when the Variance is Unknown},
author = {Christophe Giraud},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.0372},
year = {2007}
}
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30 pages