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Wavelet-based estimators of multivariable mean regression function with long-memory data

机译:基于小波的长记忆数据多元均值回归函数估计器

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摘要

Wavelet analysis has been proved to be a powerful statistical technique in the non parametric regression. In this paper, we propose non linear wavelet-based estimators for multivariable mean regression function with long-memory data. We also provide an asymptotic expansion for the mean integrated squared error (MISE) of the function estimators. This MISE expansion still works even when the underlying mean regression function is only piecewise smooth. This paper extends the corresponding results in the literature for single variable to multivariable case.
机译:在非参数回归中,小波分析已被证明是一种强大的统计技术。在本文中,我们提出了基于非线性小波的估计器,用于具有长内存数据的多变量均值回归函数。我们还为函数估计量的平均积分平方误差(MISE)提供了渐近展开。即使基础均值回归函数只是分段平滑的,此MISE扩展仍然有效。本文将文献中相应的结果扩展到单变量到多变量的情况。

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