回归边界点处条件分布的非参数估计
摘要：非参数回归是在大数据时代中具有重要性的标准统计工具。边界点会引起额外的困难，但局部多项式回归可以缓解这些困难。例如，局部线性回归易于实现，并且在内部和边界点都表现良好。通过标准的核方法可以直接估计给定回归器点上的条件分布函数和/或分位函数，但如果要使用局部线性方法，就会遇到问题。特别是，分布函数估计器无法保证单调递增，而分位曲线可能会交叉。在本文中，提出了一种简单的方法来修正局部线性分布估计器的单调性，并通过模拟和实际数据示例证明了其良好的性能。
作者：Srinjoy Das, Dimitris N. Politis
论文ID：1704.00674
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2017-04-04