Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/22638 
Erscheinungsjahr: 
2005
Schriftenreihe/Nr.: 
Technical Report No. 2005,45
Verlag: 
Universität Dortmund, Sonderforschungsbereich 475 - Komplexitätsreduktion in Multivariaten Datenstrukturen, Dortmund
Zusammenfassung: 
The aim of this paper is to show that existing estimators for the error distribution in nonparametric regression models can be improved when additional information about the distribution is included by the empirical likelihood method. The weak convergence of the resulting new estimator to a Gaussian process is shown and the performance is investigated by comparison of asymptotic mean squared errors and by means of a simulation study. As a by-product of our proofs we obtain stochastic expansions for smooth linear estimators based on residuals from the nonparametric regression model.
Schlagwörter: 
empirical distribution function
empirical likelihood
error distribution
estimating function
nonparametric regression
Owen estimator
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
407.33 kB
2.37 MB





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