PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

On a dense minimizer of empirical risk in inverse problems

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Properties of estimators of a functional parameter in an inverse problem setup are studied. We focus on estimators obtained through dense minimization (as opposed to minimization over δ-nets) of suitably defined empirical risk. At the cost of imposition of a sort of local finite-dimensionality assumption, we fill some gaps in the proofs of results published by Klemela and Mammen [Ann. Statist. 38 (2010), 482-511]. We also give examples of functional classes that satisfy the modified assumptions.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
671--679
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz.
Twórcy
autor
  • StatSoft Poland ul. Kraszewskiego 36 30-110 Krakow, Poland
autor
  • AGH University of Science and Technology Faculty of Applied Mathematics al. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland
Bibliografia
  • [1] L. Birge, P. Massart, Rates of convergence for minimum contrast estimators, Probab. Theory Relat. Fields 97 (1993), 113-150.
  • [2] L. Birge, P. Massart, An adaptive compression algorithm in Besov spaces, Const. Approx. 16 (2000), 1-36.
  • [3] A. Cohen, W. Dahmen, I. Daubechies, R. DeVore, Tree approximation and optimal encoding, Appl. and Comp. Harmonic Analysis 11 (2001), 192-226.
  • [4] F. Comte, M.-L. Taupine, Y. Rosenholc, Penalized contrast estimator for density decon-volution, Canad. J. Statist. 34 (2006), 431-452.
  • [5] R. DeVore, G. Lorentz, Constructive Approximation, Springer-Verlag, New York, 1993.
  • [6] E. Gassiat, R. van Handel, The local geometry of finite mixtures, Trans. Amer. Math. Soc. 366 (2014), 1047-1072.
  • [7] J. Heinonen, Lectures on Analysis on Metric Spaces, Springer-Verlag, New York, 2001.
  • [8] J. Klemela, E. Mammen, Empirical risk minimization in inverse problems: Extended technical version, (2009) available at http://arxiv.org/abs/0904.2977vl.
  • [9] J. Klemela, E. Mammen, Empirical risk minimization in inverse problems, Ann. Statist. 38 (2010), 482-511.
  • [10] M. Kosorok, Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference, Springer-Verlag, New York, 2008.
  • [11] b.M. be Cam, Asymptotic Methods in Statistical Decision Theory, Springer-Verlag, New York, 1986.
  • [12] T. Nicoleris, Y.G. Yatracos, Rates of convergence of estimates, Kolmogorov's entropy and the dimensionality reduction principle in regression, Ann. Statist. 25 (1997), 2493-2511.
  • [13] M.J. van der baan, S. Dudoit, A.W. van der Vaart, The cross-validated adaptive epsilon-net estimator, Statist. Decisions 24 (2006), 373-395.
  • [14] V.N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, New York, 1995.
  • [15] Y.G. Yatracos, Rates of convergence of minimum distance estimators and Kolmogorov's entropy, Ann. Statist. 13 (1985), 768-774.
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-206b2856-7958-47e9-926b-9ce5821d4d4a
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.