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Description:
Der von Lafferty und Wasserman (2008) entwickelte RODEO-Ansatz (Regularization of Derivative Expectation Operator) ist eine Regularisierungstechnik, die auf eine Vielzahl nichtparametrischer Kernel-Smoother angewendet werden kann. Die Idee des Ansatzes ist, die Reduktion der Verzerrung des Kernel-Smoothers, die mit einer Verringerung der Bandweiten einhergeht, entlang eines glatten Weges von abnehmenden Bandweite-Parameterwerten zu bestrafen. Der Einfluss von Dimensionen mit geringer lokaler Variation wird so effektiv ``herausgeglättet'', wodurch eine Art implizite Variablenauswahl stattfindet. Unter bestimmten Annahmen können so schnellere Konvergenzraten für den mittleren integrierten quadratischen Fehler des Kernel-Smoothers erreicht werden. Dies macht den RODEO-Ansatz vor allem für höhere Dimensionen attraktiv. In der vorliegenden Arbeit wird eine Implementierung präsentiert, die den RODEO-Ansatz mit lokal polynomialer Dichteschätzung kombiniert. Die Implementierung wurde durch das R-Paket lpderodeo realisiert. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Performance der Implementierung anhand einiger Beispiele zu evaluieren und mit einer Auswahl von acht weiteren nichtparametrischen Dichteschätzverfahren zu vergleichen. Die Ergebnisse legen nahe, dass RODEO-Ansatz im Vergleich zu den anderen Ansätzen schlechter ist. Darüber hinaus leidet die Implementierung aufgrund einer naiven Auswertungsabfolge unter relativ langen Rechenzeiten. Das wohl wichtigste Ergebnis dieser Arbeit ist jedoch die Tatsache, dass die von Liu, Lafferty und Wasserman (2007) entwickelte Theorie fehlerhaft ist. So führt bereits eine simple Rotation der Daten dazu, dass der Algorithmus nicht mehr richtig funktioniert. ; The regularization of derivative expectation operator (RODEO) approach developed by Lafferty and Wasserman (2008) is a regularization technique designed for a wide range of nonparametric kernel smoothers. The approach applies regularization by penalizing the bias reduction associated with a bandwidth reduction along a smooth ...