Minimax nonparametric prediction

• Autorzy: Maciej Wilczyński
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Let U₀ be a random vector taking its values in a measurable space and having an unknown distribution P and let U₁,...,Uₙ and $V₁,...,V_{m}$ be independent, simple random samples from P of size n and m, respectively. Further, let $z₁,..., z_{k}$ be real-valued functions defined on the same space. Assuming that only the first sample is observed, we find a minimax predictor d⁰(n,U₁,...,Uₙ) of the vector $Y^{m} = ∑_{j=1}^{m} (z₁(V_{j}),..., z_{k}(V_{j}))^{T}$ with respect to a quadratic errors loss function.

Kategorie tematyczne

• 62C20: Minimax procedures
• 62G05: Estimation

• Wydawca: Institute of Mathematics Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Applicationes Mathematicae
• Rocznik: 2001
• Tom: 28
• Numer: 1
• Strony: 83-92

Daty

wydano

2001

Twórcy

autor

Maciej Wilczyński

• Institute of Mathematics, Wrocław University of Technology, Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław, Poland

Identyfikatory

DOI

10.4064/am28-1-6