ORACLE-EFFICIENT CONFIDENCE ENVELOPES FOR COVARIANCE FUNCTIONS IN DENSE FUNCTIONAL DATA
ORACLE-EFFICIENT CONFIDENCE ENVELOPES FOR COVARIANCE FUNCTIONS IN DENSE FUNCTIONAL DATA
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密集函数数据中协方差函数的 Oracle 高效置信区间
DOI：
10.5705/ss.2014.182
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发表时间：
2016
影响因子：
1.4
通讯作者：
Yang Lijian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cao Guanqun;Wang Li;Li Yehua;Yang Lijian
我们考虑用计算有效的张量积B-样条法估计稠密函数数据的协方差函数。我们给出了所提出的估计量的局部和全局渐近分布，并证明了我们的估计量在真均值函数已知的情况下与预言式估计量一样有效。基于渐近理论建立了同时置信度包络，以量化协方差估计器中的变异性，并对真实协方差进行全局推断。蒙特卡罗模拟实验有力地证实了渐近理论。给出了近红外光谱数据和语音识别数据的例子，以说明所提出的方法。
We consider nonparametric estimation of the covariance function for dense functional data using computationally efficient tensor product B-splines. We develop both local and global asymptotic distributions for the proposed estimator, and show that our estimator is as efficient as an “oracle” estimator where the true mean function is known. Simultaneous confidence envelopes are developed based on asymptotic theory to quantify the variability in the covariance estimator and to make global inferences on the true covariance. Monte Carlo simulation experiments provide strong evidence that corroborates the asymptotic theory. Examples of near infrared spectroscopy data and speech recognition data are provided to illustrate the proposed method.
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影响因子：
3.7
作者：
Crainiceanu CM;Staicu AM;Di CZ
通讯作者：
Di CZ
具有联立置信带的自回归误差分布的口头有效估计
影响因子：
4.5
作者：
Wang Jiangyan;Liu Rung;Cheng Fuxia;Yang Lijian
通讯作者：
Yang Lijian
DOI：
10.1111/j.1467-9868.2005.00530.x
发表时间：
2006-02
期刊：
Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)
影响因子：
--
作者：
Fang Yao;Thomas C. M. Lee
通讯作者：
Fang Yao;Thomas C. M. Lee
影响因子：
4.5
作者：
Hall, Peter;Mueller, Hans-Georg;Wang, Jane-Ling
通讯作者：
Wang, Jane-Ling
影响因子：
4.5
作者：
Yao, F;Müller, HG;Wang, JL
通讯作者：
Wang, JL