Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31119 
Erscheinungsjahr: 
2005
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 465
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
Weighting is a largely used concept in many fields of statistics and has frequently cause controversies on its justification and profit. In this paper, we analyze a weighted version of the well-known local polynomial regression estimators, derive their asymptotic bias and variance, and find that the conflict between the asymptotically optimal weighting scheme and the practical requirements has a surprising counterpart in sampling theory, leading us back to the discussion on Basu's (1971) elephants,
Schlagwörter: 
Bias reduction
nonparametric smoothing
local polynomial modelling
kernel smoothing : leverage values
Horvitz-Thompson theorem
stratification
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
272.45 kB





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