Fugu-MT 論文翻訳(概要): Confidence intervals for nonparametric regression

論文の概要: Confidence intervals for nonparametric regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10643v1
Date: Sun, 20 Mar 2022 20:42:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-23 06:29:22.607884
Title: Confidence intervals for nonparametric regression
Title（参考訳）: 非パラメトリック回帰に対する信頼区間
Authors: David Barrera
Abstract要約: 一般損失関数を持つ回帰スキームのコストに対する確率の漸近的境界について論じる。結果は、独立したが、おそらくは非定常的なトレーニングサンプルを含む分析の結果に続く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We demonstrate and discuss nonasymptotic bounds in probability for the cost of a regression scheme with a general loss function from the perspective of the Rademacher theory, and for the optimality with respect to the average $L^{2}$-distance to the underlying conditional expectations of least squares regression outcomes from the perspective of the Vapnik-Chervonenkis theory. The results follow from an analysis involving independent but possibly nonstationary training samples and can be extended, in a manner that we explain and illustrate, to relevant cases in which the training sample exhibits dependence.
Abstract（参考訳）: 我々は、ラデマッハ理論の観点から、一般的な損失関数を持つ回帰スキームのコストに対する確率の漸近的境界を実証し、議論し、Vapnik-Chervonenkis理論の観点から、最小二乗回帰結果の条件付き期待に対する平均$L^{2}$-distanceに対する最適性について論じる。結果は,非定常的かつ独立的なトレーニングサンプルを含む分析から得られたものであり,トレーニングサンプルが依存性を示す関連事例に対して,説明・説明のように拡張することができる。

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