持续景观的非参数风险评估与密度估计
机器学习
2018-03-13 v1
摘要
本文基于自助法算法，给出了巴拿赫空间中各参数函数的近似置信区间。我们应用核密度方法估计持续景观。此外，我们利用积分均方误差（IMSE）评估随机变量质量分布函数估计量的优劣。模拟研究的结果表明，与标准版置信区间算法相比，我们的方法取得了显著改进。下一步，我们提供若干算法来求解我们的模型。最后，真实数据分析表明，与先前计算置信区间的工作相比，我们方法的准确性更高。
引用
@article{arxiv.1803.03677,
title = {Nonparametric Risk Assessment and Density Estimation for Persistence Landscapes},
author = {Soroush Pakniat and Farzad Eskandari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03677},
year = {2018}
}