RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Теория вероятностей и ее применения

Теория вероятн. и ее примен., 1984, том 29, выпуск 1, страницы 19–32 (Mi tvp1926)

О непараметрическом оценивании значения линейного функционала в гауссовском белом шуме
И. А. Ибрагимов, Р. З. Хасьминский

Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
  1. Timothy Armstrong, Martin Weidner, Andrei Zeleneev, “Robust Estimation and Inference in Panels with Interactive Fixed Effects”, Journal of Political Economy, 2026  crossref
  2. Avijit Paul, Srivalleesha Mallidi, “Facilitating real-time LED-based photoacoustic imaging with DenP2P: An optimized conditional generative adversarial deep learning solution”, AIP Advances, 15:5 (2025)  crossref
  3. Subhodh Kotekal, Chao Gao, “Sparsity meets correlation in Gaussian sequence model”, Ann. Statist., 53:3 (2025)  crossref
  4. Б. Я. Левит, “Минимаксное линейное оценивание на полупрямой с использованием преобразования Меллина”, Теория вероятн. и ее примен., 70:2 (2025), 228–246  mathnet  crossref; B. Y. Levit, “Minimax linear estimation on the half-line via Mellin transform”, Theory Probab. Appl., 70:2 (2025), 185–199  crossref
  5. В. Н. Солев, “Сопряженная система и точность в задаче оценивания”, Вероятность и статистика. 37, Зап. научн. сем. ПОМИ, 544, ПОМИ, СПб., 2025, 314–328  mathnet
  6. В. Н. Солев, “Аппроксимация спектральной плотности и точность в задаче оценивания”, Вероятность и статистика. 36, Зап. научн. сем. ПОМИ, 535, ПОМИ, СПб., 2024, 255–268  mathnet
  7. В. Н. Солев, “Пространство BMO и задача оценивания функции, наблюдаемой на фоне гауссовского стационарного шума”, Вероятность и статистика. 35, Посвящается юбилею Яны Исаевны БЕЛОПОЛЬСКОЙ, Зап. научн. сем. ПОМИ, 526, ПОМИ, СПб., 2023, 193–206  mathnet
  8. Sergio Brenner Miguel, Fabienne Comte, Jan Johannes, “Linear functional estimation under multiplicative measurement error”, Bernoulli, 29:3 (2023)  crossref
  9. Matey Neykov, “On the Minimax Rate of the Gaussian Sequence Model Under Bounded Convex Constraints”, IEEE Trans. Inform. Theory, 69:2 (2023), 1244  crossref
  10. David A. Hirshberg, Stefan Wager, “Augmented minimax linear estimation”, Ann. Statist., 49:6 (2021)  crossref
  11. Alexandra Carpentier, Sylvain Delattre, Etienne Roquain, Nicolas Verzelen, “Estimating minimum effect with outlier selection”, Ann. Statist., 49:1 (2021)  crossref
  12. Clément de Chaisemartin, “The Minimax Estimator of the Average Treatment Effect, among Linear Combinations of Conditional Average Treatment Effects Estimators”, SSRN Journal, 2021  crossref
  13. Г. К. Голубев, “Об адаптивном оценивании линейных функционалов по наблюдениям в белом шуме”, Пробл. передачи информ., 56:2 (2020), 95–111  mathnet  crossref; G. K. Golubev, “On adaptive estimation of linear functionals from observations against white noise”, Problems Inform. Transmission, 56:2 (2020), 185–200  crossref  isi  elib
  14. Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski, “Near-optimal recovery of linear and N-convex functions on unions of convex sets”, Information and Inference: A Journal of the IMA, 9:2 (2020), 423  crossref
  15. Arlene K. H. Kim, “Obtaining minimax lower bounds: a review”, J. Korean Stat. Soc., 49:3 (2020), 673  crossref
  16. Debashis Ghosh, “Statistical Inference via Convex Optimization Nillas, Alice Anatoli Juditsky and Arkadi Nemirovski Princeton University Press, 2020, xiv + 656 pages, £ 70/$85, hardcover ISBN: 978‐0‐6911‐9729‐6”, Int Statistical Rev, 88:3 (2020), 806  crossref
  17. Timothy B. Armstrong, Michal Kolesár, “Simple and honest confidence intervals in nonparametric regression”, QE, 11:1 (2020), 1  crossref
  18. Guido Imbens, Stefan Wager, “Optimized Regression Discontinuity Designs”, The Review of Economics and Statistics, 101:2 (2019), 264  crossref
  19. В. Н. Солев, “Oценка функции в гауссовском стационарном шуме: новые спектральные условия”, Вероятность и статистика. 27, Зап. научн. сем. ПОМИ, 474, ПОМИ, СПб., 2018, 222–232  mathnet
  20. Timothy Armstrong, Michal Kolessr, “Simple and Honest Confidence Intervals in Nonparametric Regression”, SSRN Journal, 2018  crossref
  21. Wayne Yuan Gao, “Minimax linear estimation at a boundary point”, Journal of Multivariate Analysis, 165 (2018), 262  crossref
  22. Timothy Armstrong, Michal Kolesár, “Simple and Honest Confidence Intervals in Nonparametric Regression”, SSRN Journal, 2018  crossref
  23. В. Н. Солев, “Локальная версия условия Маккенхаупта и точность оценивания неизвестной псевдо-периодической функции, наблюдаемой на фоне стационарного шума”, Вероятность и статистика. 26, Зап. научн. сем. ПОМИ, 466, ПОМИ, СПб., 2017, 289–299  mathnet
  24. Timothy B. Armstrong, Michal Kolessr, “Optimal Inference in a Class of Regression Models”, SSRN Journal, 2017  crossref
  25. Wayne Gao, “Minimax Linear Estimation at a Boundary Point”, SSRN Journal, 2017  crossref
  26. Timothy B. Armstrong, Michal Kolessr, “Optimal Inference in a Class of Regression Models”, SSRN Journal, 2017  crossref
  27. В. Н. Солев, “Адаптивная оценка функции, наблюдаемой на фоне гауссовского стационарного шума”, Вероятность и статистика. 24, Зап. научн. сем. ПОМИ, 454, ПОМИ, СПб., 2016, 261–275  mathnet  mathscinet; V. N. Solev, “Adaptive estimation of function observed in Gaussian stationary noise”, J. Math. Sci. (N. Y.), 229:6 (2018), 772–781  crossref
  28. Christoph Breunig, Jan Johannes, “ADAPTIVE ESTIMATION OF FUNCTIONALS IN NONPARAMETRIC INSTRUMENTAL REGRESSION”, Econom. Theory, 32:3 (2016), 612  crossref
  29. Timothy B. Armstrong, Michal Kolessr, “Simple and Honest Confidence Intervals in Nonparametric Regression”, SSRN Journal, 2016  crossref
  30. Timothy B. Armstrong, Michal Kolesar, “Simple and Honest Confidence Intervals in Nonparametric Regression”, SSRN Journal, 2016  crossref
  31. В. Н. Солев, “Оценка функции, наблюдаемой на фоне стационарного шума: дискретизация”, Вероятность и статистика. 22, Зап. научн. сем. ПОМИ, 441, ПОМИ, СПб., 2015, 286–298  mathnet  mathscinet; V. N. Solev, “Estimation of function observed in stationary noise: discretization”, J. Math. Sci. (N. Y.), 219:5 (2016), 798–806  crossref
  32. Alexander Goldenshluger, Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski, “Hypothesis testing by convex optimization”, Electron. J. Statist., 9:2 (2015)  crossref
  33. В. Н. Солев, “Условие Маккенхаупта и одна задача оценивания”, Вероятность и статистика. 21, Посвящается юбилею Михаила Иосифовича ГОРДИНА, Зап. научн. сем. ПОМИ, 431, ПОМИ, СПб., 2014, 186–197  mathnet  mathscinet; V. N. Solev, “Mackenhoupt condition and an estimating problem”, J. Math. Sci. (N. Y.), 214:4 (2016), 546–553  crossref
  34. Y. Ritov, P. J. Bickel, A. C. Gamst, B. J. K. Kleijn, “The Bayesian Analysis of Complex, High-Dimensional Models: Can It Be CODA?”, Statist. Sci., 29:4 (2014)  crossref
  35. N. Stepanova, “On estimation of analytic density functions in L p”, Math. Meth. Stat., 22:2 (2013), 114  crossref
  36. Jan Johannes, Rudolf Schenk, “On rate optimal local estimation in functional linear regression”, Electron. J. Statist., 7:none (2013)  crossref
  37. Ingster Yu.I. Sapatinas T. Suslina I.A., “Minimax Signal Detection in Ill-Posed Inverse Problems”, Ann. Stat., 40:3 (2012), 1524–1549  crossref  isi
  38. J. Johannes, R. Schenk, “Adaptive estimation of linear functionals in functional linear models”, Math. Meth. Stat., 21:3 (2012), 189  crossref
  39. B. Levit, “Minimax revisited. II”, Math. Meth. Stat., 19:4 (2010), 299  crossref
  40. XuanLong Nguyen, Martin J. Wainwright, Michael I. Jordan, “Estimating Divergence Functionals and the Likelihood Ratio by Convex Risk Minimization”, IEEE Trans. Inform. Theory, 56:11 (2010), 5847  crossref
  41. B. Levit, “Minimax revisited. I”, Math. Meth. Stat., 19:3 (2010), 283  crossref
  42. С. В. Решетов, “Минимаксный риск для квадратично выпуклых множеств”, Вероятность и статистика. 15, Зап. научн. сем. ПОМИ, 368, ПОМИ, СПб., 2009, 181–189  mathnet; S. V. Reshetov, “Minimax risk for quadratically convex sets”, J. Math. Sci. (N. Y.), 167:4 (2010), 537–542  crossref
  43. Meng Zhao, K.B. Kulasekera, “Minimax estimation of linear functionals under squared error loss”, Journal of Statistical Planning and Inference, 139:9 (2009), 3160  crossref
  44. Peter T. Kim, Ja-Yong Koo, Zhi-Ming Luo, “Weyl eigenvalue asymptotics and sharp adaptation on vector bundles”, Journal of Multivariate Analysis, 100:9 (2009), 1962  crossref
  45. Cavalier L., “Nonparametric statistical inverse problems”, Inverse Problems, 24:3 (2008), 034004  crossref  mathscinet  zmath  isi
  46. Alexander Meister, “Uniform and individual convergence rates for convex density classes”, Statistics & Decisions, 26:1 (2008), 25  crossref
  47. Ja-Yong Koo, Peter T. Kim, “Sharp adaptation for spherical inverse problems with applications to medical imaging”, Journal of Multivariate Analysis, 99:2 (2008), 165  crossref
  48. E. Belitser, F. Enikeeva, “Empirical bayesian test of the smoothness”, Math. Meth. Stat., 17:1 (2008), 1  crossref
  49. Jussi Klemelä, “Sharp adaptive estimation of quadratic functionals”, Probab. Theory Relat. Fields, 134:4 (2006), 539  crossref
  50. Klaassen C.A.J., Lee E.J., Ruymgaart F.H., “Asymptotically efficient estimation of linear functionals in inverse regression models”, Journal of Nonparametric Statistics, 17:7 (2005), 819–831  crossref  mathscinet  zmath  isi
  51. Steven N. Evans, Ben B. Hansen, Philip B. Stark, “Minimax expected measure confidence sets for restricted location parameters”, Bernoulli, 11:4 (2005)  crossref
  52. T. Tony Cai, Mark G. Low, “On adaptive estimation of linear functionals”, Ann. Statist., 33:5 (2005)  crossref
  53. T. Tony Cai, Mark G. Low, “Nonparametric estimation over shrinking neighborhoods: Superefficiency and adaptation”, Ann. Statist., 33:1 (2005)  crossref
  54. Eric Chicken, T. Tony Cai, “Block thresholding for density estimation: local and global adaptivity”, Journal of Multivariate Analysis, 95:1 (2005), 76  crossref
  55. Г. К. Голубев, “Метод огибающих риска в оценивании линейных функционалов”, Пробл. передачи информ., 40:1 (2004), 58–72  mathnet  mathscinet  zmath; G. K. Golubev, “Method of Risk Envelopes in Estimation of Linear Functionals”, Problems Inform. Transmission, 40:1 (2004), 53–65  crossref
  56. Jussi Klemelä, Alexandre B. Tsybakov, “Exact constants for pointwise adaptive estimation under the Riesz transform”, Probab. Theory Relat. Fields, 129:3 (2004), 441  crossref
  57. T. Tony Cai, Mark G. Low, “Minimax estimation of linear functionals over nonconvex parameter spaces”, Ann. Statist., 32:2 (2004)  crossref
  58. T. Tony Cai, Mark G. Low, “An adaptation theory for nonparametric confidence intervals”, Ann. Statist., 32:5 (2004)  crossref
  59. Goldenshluger A., Pereverzev S.V., “On adaptive inverse estimation of linear functionals in Hilbert scales”, Bernoulli, 9:5 (2003), 783–807  crossref  mathscinet  zmath  isi
  60. Jussi Klemelä, “Lower bounds for the asymptotic minimax risk with spherical data”, Journal of Statistical Planning and Inference, 113:1 (2003), 113  crossref
  61. T. Tony Cai, Mark G. Low, “A note on nonparametric estimation of linear functionals”, Ann. Statist., 31:4 (2003)  crossref
  62. Mark G Low, Yung-Gyung Kang, “Estimating monotone functions”, Statistics & Probability Letters, 56:4 (2002), 361  crossref
  63. Emmanuel J. Candès, David L. Donoho, “Recovering edges in ill-posed inverse problems: optimality of curvelet frames”, Ann. Statist., 30:3 (2002)  crossref
  64. Eduard Belitser, “Minimax recovery of blurred signal from discrete noisy data”, Journal of Nonparametric Statistics, 13:5 (2001), 647  crossref
  65. Holger Drees, “Minimax Risk Bounds in Extreme Value Theory”, Ann. Statist., 29:1 (2001)  crossref
  66. Jussi Klemelä, Alexandre B. Tsybakov, “Sharp Adaptive Estimation of Linear Functionals”, Ann. Statist., 29:6 (2001)  crossref
  67. K. HELMES, C. SRINIVASAN, “CHARACTERISATION OF LINEAR MINI-MAX ESTIMATORS FOR LOSS FUNCTIONS OF ARBITRARY POWER”, Int. Game Theory Rev., 03:02n03 (2001), 203  crossref
  68. Laurent Cavalier, “Efficient estimation of a density in a problem of tomography”, Ann. Statist., 28:2 (2000)  crossref
  69. A. C. M. Van Rooij, F. H. Ruymgaart, W. R. Van Zwet, “Asymptotic efficiency of inverse estimators”, Теория вероятн. и ее примен., 44:4 (1999), 826–844  mathnet  crossref  isi; A. C. M. Van Rooij, F. H. Ruymgaart, W. R. Van Zwet, “Asymptotic efficiency of inverse estimators”, Theory Probab. Appl., 44:4 (2000), 722–738  mathnet  crossref
  70. A. B. Tsybakov, “Pointwise and sup-norm sharp adaptive estimation of functions on the Sobolev classes”, Ann. Statist., 26:6 (1998)  crossref
  71. В. Н. Соловьев, “Двойственные экстремальные задачи и их применения к задачам минимаксного оценивания”, УМН, 52:4(316) (1997), 49–86  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa; V. N. Solov'ev, “Dual extremal problems and their applications to minimax estimation problems”, Russian Math. Surveys, 52:4 (1997), 685–720  crossref  isi
  72. Kurt Helmes, C. Srinivasan, Theory and Decision Library, 18, Game Theoretical Applications to Economics and Operations Research, 1997, 1  crossref
  73. Linda H. Zhao, “Minimax linear estimation in a white noise problem”, Ann. Statist., 25:2 (1997)  crossref
  74. Lawrence D. Brown, Mark G. Low, “A constrained risk inequality with applications to nonparametric functional estimation”, Ann. Statist., 24:6 (1996)  crossref
  75. Lawrence D. Brown, Statistical Decision Theory and Related Topics V, 1994, 1  crossref
  76. Sam Efromovich, Mark G. Low, “Adaptive estimates of linear functionals”, Probab. Th. Rel. Fields, 98:2 (1994), 261  crossref
  77. Ordoukhani Nasser, A. Thavaneswarn, M. Samanta, “Functional version of the delta method and its application”, Communications in Statistics - Theory and Methods, 20:1 (1991), 373  crossref
  78. M.E. Thompson, A. Thavaneswaran, “Optimal nonparametric estimation for some semimartingale stochastic differential equations”, Applied Mathematics and Computation, 39:3 (1990), 123s  crossref
  79. M.E. Thompson, A. Thavaneswaran, “Optimal nonparametric estimation for some semimartingale stochastic differential equations”, Applied Mathematics and Computation, 37:3 (1990), 169  crossref
  80. И. Ф. Пинелис, “О минимаксном риске”, Теория вероятн. и ее примен., 35:1 (1990), 92–97  mathnet  isi; I. F. Pinelis, “On minimax risk”, Theory Probab. Appl., 35:1 (1990), 104–109  mathnet  crossref
  81. И. Ф. Пинелис, “О минимаксном оценивании регрессии”, Теория вероятн. и ее примен., 35:3 (1990), 494–505  mathnet  isi; I. F. Pinelis, “Minimax estimation of a regression”, Theory Probab. Appl., 35:3 (1990), 500–512  mathnet  crossref


© МИАН, 2026