BIASED CROSS-VALIDATION IN A KERNEL REGRESSION ESTIMATION

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概要

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• This article is concerned with the problem of choosing a bandwidth for nonparametric regression. We consider a method based on an biased estimate of mean average squared error. It is seen that the bandwidth chosen by biased cross-validation method, is asymptotically optimal and has small sample variability. In a simulation study, we show that this bandwidth is closer to optimum bandwidth than other bandwidths when the underlying regression function is sufficiently smooth.

• 日本計算機統計学会の論文

日本計算機統計学会 | 論文

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