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Detalles del recurso

Descripción

In the random coefficients binary choice model, a binary variable equals 1 iff an index $X^{\top}\beta$ is positive. The vectors $X$ and $\beta$ are independent and belong to the sphere $\mathbb{S}^{d-1}$ in $\mathbb{R}^{d}$. We prove lower bounds on the minimax risk for estimation of the density $f_{\beta}$ over Besov bodies where the loss is a power of the $\mathrm{L}^{p}(\mathbb{S}^{d-1})$ norm for $1\le p\le \infty$. We show that a hard thresholding estimator based on a needlet expansion with data-driven thresholds achieves these lower bounds up to logarithmic factors.

Pertenece a

Project Euclid (Hosted at Cornell University Library)  

Autor(es)

Gautier, Eric -  Le Pennec, Erwan - 

Id.: 70990782

Idioma: inglés  - 

Versión: 1.0

Estado: Final

Tipo:  application/pdf - 

Palabras claveDiscrete choice models - 

Tipo de recurso: Text  - 

Tipo de Interactividad: Expositivo

Nivel de Interactividad: muy bajo

Audiencia: Estudiante  -  Profesor  -  Autor  - 

Estructura: Atomic

Coste: no

Copyright: sí

: Copyright 2018 The Institute of Mathematical Statistics and the Bernoulli Society

Formatos:  application/pdf - 

Requerimientos técnicos:  Browser: Any - 

Relación: [References] 1935-7524

Fecha de contribución: 17-feb-2018

Contacto:

Localización:
* Electron. J. Statist. 12, no. 1 (2018), 277-320
* doi:10.1214/17-EJS1383

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