Original title: Extensions of a Devroye-Lugosi theorem
Translated title: Zobecnění Devrouye-Lugosiho teorému
Authors: Berlinet, A. ; Vajda, Igor
Document type: Research reports
Year: 2008
Language: eng
Series: Research Report, volume: 2240
Abstract: [eng] [cze]
Estimation of distributions of stochastic models is studied and adaptive selection of a better of two estimates is considered. Devroye and Lugosi's recent book on this topic established a theorem on the total variation error of a selection rule proposed by them. We extended this theorem to arbitrary metric divergence errors, and also to more general alternative selection rules. Studují se odhady distribucí stochastických modelů a problém adaptivní selekce lepšího ze dvou daných odhadů. Devroye a Lugosi v nedávné knize na toto téma navrhli určité selekční pravidlo a dokázali teorém o takto dosahované totálně-variační odhadovací chybě. Zde je tento teorém rozšířen na libovolné divergenční chyby a také na obecnější alternatívní selekční pravidla.
Keywords: Adaptive selection rules; Devroye-Lugosi selection rule; Divergence error criteria; Estimation of stochastic models; Optimal selection rule
Project no.: CEZ:AV0Z10750506 (CEP), GA102/07/1131 (CEP)
Funding provider: GA ČR

Institution: Institute of Information Theory and Automation AS ČR (web)
Document availability information: Fulltext is available at external website.
External URL: http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/SI/vajda-extensions of a devroye-lugosi theorem.pdf
Original record: http://hdl.handle.net/11104/0169349

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-39842


The record appears in these collections:
Research > Institutes ASCR > Institute of Information Theory and Automation
Reports > Research reports