Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/22625 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2005
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2005,35
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
Recently, Dette, Neumeyer and Pilz (2005a) proposed a new monotone estimator for strictly increasing nonparametric regression functions and proved asymptotic normality. We explain two modifications of their method that can be used to obtain monotone versions of any nonparametric function estimators, for instance estimators of densities, variance functions or hazard rates. The method is appealing to practitioners because they can use their favorite method of function estimation (kernel smoothing, wavelets, orthogonal series,. . . ) and obtain a monotone estimator that inherits desirable properties of the original estimator. In particular, we show that both monotone estimators share the same rates of uniform convergence (almost sure or in probability) as the original estimator.
Schlagwörter: 
function estimator
kernel method
monotonicity
uniform convergence
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
150.73 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.