Kernel Ridge-Type Shrinkage Estimators in Partially Linear Regression Models with Correlated Errors
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces ridge‐type kernel smoothing estimators for par-tially linear time‐series models that employ shrinkage estimation to han-dle autoregressive errors and severe multicollinearity in the parametric component. By combining a generalized ridge penalty with kernel smoothing, the proposed estimators solve inflated variances arising from linear dependencies among predictors, while also accounting for auto-correlation. Four well-known selection criteria—Generalized Cross Val-idation (GCV), Improved Akaike Information Criterion (AICc), Bayesian Information Criterion (BIC), and Risk Estimation via Classical Pilots (RECP)—are used to optimally choose both the bandwidth and shrinkage parameters. We provide closed‐form expressions for these estimators, establish their asymptotic properties, and present a risk‐based analysis that highlights the benefits of ordinary and positive‐part shrinkage ex-tensions. Simulation studies confirm that the introduced shrinkage ap-proaches outperforms standard methods when predictors are strongly correlated, with this advantage growing as sample sizes increase. An ap-plication to airline delay time‐series data further illustrates the efficacy and practical interpretability of the introduced methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».