Statistical inference for the slope parameter in functional linear regression

In this paper we consider the linear regression model \(Y =S X+\varepsilon \) with functional regressors and responses. We develop new inference tools to quantify deviations of the true slope \(S\) from a hypothesized operator \(S_0\) with respect to the Hilbert--Schmidt norm \(\| S- S_0\|^2\), as w...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2021-08
Hauptverfasser:	Kutta, Tim, Gauthier Dierickx, Dette, Holger
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Estimators Inverse problems Minimax technique Norms Parameter estimation Regression analysis Regression models Smoothness Statistical analysis Statistical inference
Online-Zugang:	Volltext
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