内容简介

非参数回归是统计学的一个重要分支，其极具挑战性的重要环节就是“窗宽选择”。本书全面、系统、严格地阐明了非参半参数建模理论与方法，尽力反映复杂高维多元大数据非参数统计研究成果，利用统计学基础理论和方法来解决当代非参半参数统计窗宽选择的一些国际前沿问题。

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前言

第1章 均值回归模型下的“插入法” 1

1.1 基于锥形Fourier级数估计的窗宽选择 1

1.1.1 引言 1

1.1.2 无偏风险估计 3

1.1.3 a2的估计和交叉验证 7

1.1.4 举例 9

1.2 回归函数估计中最优窗宽选择 10

1.2.1 引言 10

1.2.2 渐近最优性 12

1.2.3 Stone问题 314

1.2.4 一个应用 14

1.3 变化的核密度估计 16

1.3.1 引言 16

1.3.2 两种估计方法 18