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...
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | |
|---|---|
| অন্যান্য লেখক: | |
| বিন্যাস: | Dissertation |
| ভাষা: | ইংরেজি |
| প্রকাশিত: |
Philipps-Universität Marburg
2018
|
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | পিডিএফ এ সম্পূর্ন পাঠ |
| ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
| সংক্ষিপ্ত: | 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. |
|---|---|
| দৈহিক বর্ননা: | 166 Seiten |
| ডিওআই: | 10.17192/z2019.0100 |