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자료유형
학술저널
저자정보
Lee Young-Kyung (Department of Statistics, Seoul National University) Kim Tae-Yoon (Department of Statistics, Keimyung University) Park Byeong-U. (Department of Statistics, Seoul National University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제35권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
105 - 114 (10page)

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In this paper we propose a simple and computationally attractive difference-based variance estimator in nonparametric regression models with multivariate predictors. We show that the estimator achieves $n^{-1/2}$ rate of convergence for regression functions with only a first derivative when d, the dimension of the predictor, is less than or equal to 4. When d > 4, the rate turns out to be $n^{-4/(d+4)}$ under the first derivative condition for the regression functions. A numerical study suggests that the proposed estimator has a good finite sample performance.
#Variance estimation #multivariate regression #rate of convergence

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