Publikationsserver
Uniform convergence rates and uniform adaptive estimation in mixtures of regressions
In this thesis, we develop theoretical tools to examine estimators in non-parametric regression models in regard of uniform convergence rates and uniform adaptivity with respect to the smoothness of the parameter functions. Subsequently, those are applied to non-parametric regression models with Höl...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Tác giả khác: | |
| Định dạng: | Dissertation |
| Ngôn ngữ: | Tiếng Anh |
| Được phát hành: |
Philipps-Universität Marburg
2018
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | Bài toàn văn PDF |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Tóm tắt: | In this thesis, we develop theoretical tools to examine estimators in non-parametric regression models in regard of uniform convergence rates and uniform adaptivity with respect to the smoothness of the parameter functions. Subsequently, those are applied to non-parametric regression models with Hölder-smooth parameter functions. One model is a mixture of Gaussian regressions and the other model is a mixture model with two components and an unspecified symmetric error distribution. |
|---|---|
| Mô tả vật lý: | 166 Seiten |
| DOI: | 10.17192/z2019.0100 |