Vi presenterar en girig metod för att samtidigt utföra lokalt bandbreddsval och variabelt urval i icke-parametrisk regression. Metoden börjar med en lokal linjär estimator med stora bandbredder, och gradvis minskar bandbredden av variabler för vilka gradienten av estimator med avseende på bandbredd är stor. Den metod som kallas rodeo (regularisering av derivatförväntnings operatör) leder en sekvens av hypotes tester till tröskelderivat, och är lätt att genomföra. Enligt vissa antaganden om regressionsfunktionen och provtagningstätheten visas det att rodeon som tillämpas på lokal linjär utjämning undviker dimensionalitetens förbannelse och uppnår nära optimala minimaxhastigheter i antalet relevanta variabler, som om dessa variabler isolerades i förväg.
Ett annat framsteg i icke-parametrisk regression var Rodeo REF, som undgår förbannelsen av dimensionalitet genom att anpassa sig till glesheten i regressionsfunktionen.
Rodeo: Sparse, greedy nonparametric regression
{'venue': 'Annals of Statistics 2008, Vol. 36, No. 1, 28-63', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}