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Model selection criteria and the orthogonal series method for function estimation

机译:功能选择的模型选择准则和正交级数方法

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摘要

Closed-form solutions are presented for function estimation using the orthogonal series method and various model selection criteria. While Akaike's (1974) AIC criterion does not lead to consistent estimates, a family of criteria that includes minimum description length operates within a logarithmic factor of the minimax rate in a range of Sobolev smoothness classes.
机译:提出了使用正交级数方法和各种模型选择标准进行函数估计的闭式解决方案。虽然Akaike(1974)的AIC标准无法得出一致的估计值,但在一系列Sobolev平滑度等级中,包括最小描述长度在内的一系列标准在最小最大速率的对数因子内运行。

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