Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multivariate Smoothing via the Fourier Integral Theorem and Fourier Kernel

論文の概要: Multivariate Smoothing via the Fourier Integral Theorem and Fourier Kernel

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14482v1
Date: Mon, 28 Dec 2020 20:59:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-19 10:55:23.842908
Title: Multivariate Smoothing via the Fourier Integral Theorem and Fourier Kernel
Title（参考訳）: フーリエ積分定理とフーリエ核による多変量平滑化
Authors: Nhat Ho and Stephen G. Walker
Abstract要約: 収束率を確立し、多くの場合、現在の標準推定値よりも優れたレートを提供する。収束率を確立し、多くの場合、現在の標準推定値よりも優れたレートを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.619814126465206
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Starting with the Fourier integral theorem, we present natural Monte Carlo estimators of multivariate functions including densities, mixing densities, transition densities, regression functions, and the search for modes of multivariate density functions (modal regression). Rates of convergence are established and, in many cases, provide superior rates to current standard estimators such as those based on kernels, including kernel density estimators and kernel regression functions. Numerical illustrations are presented.
Abstract（参考訳）: フーリエ積分定理から始め、密度、混合密度、遷移密度、回帰関数を含む多変量関数の自然なモンテカルロ推定器、および多変量密度関数のモードの探索(モーダル回帰)を示す。収束速度は確立されており、多くの場合、カーネル密度推定器やカーネル回帰関数など、カーネルに基づくような現在の標準推定器よりも優れている。数値図が提示される。

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