|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Test of symmetry in nonparametric regression
F. Leblanca, O. V. Lepskiĭb a University of Grenoble 1 — Joseph Fourier
b Université de Provence
Аннотация:
В модели непараметрической регрессии со случайным планом изучается задача проверки гипотезы о симметрии функции регрессии. В качестве альтернатив рассматриваются гладкие функции, принадлежащие некоторому шару в пространстве Гёльдера $H(\beta, L)$ и удаленные в $L_2$-норме от множества симметричных функций на величину $\sqrt{r_n/2}$. Показано, что гипотеза симметрии может быть состоятельно протестирована, если $r_n=O(n^{-4\beta/(4\beta+1)})$.
Ключевые слова:
минимаксное различие гипотез, минимаксное решающее правило,гёльдеровский класс.
Поступила в редакцию: 02.07.1999
Образец цитирования:
F. Leblanc, O. V. Lepskiǐ, “Test of symmetry in nonparametric regression”, Теория вероятн. и ее примен., 47:1 (2002), 110–130; Theory Probab. Appl., 47:1 (2003), 34–52
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/tvp3003https://doi.org/10.4213/tvp3003 https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v47/i1/p110
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 199 | PDF полного текста: | 162 |
|