The RODEO Approach for Nonparametric Density Estimation
Creators: name: Mödl, Lukas
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2021
Subjects: subject: Regularisierung
subject: Kernel smoothing
subject: Nichtparametrische Dichteschätzung
subject: RODEO
subject: Regularization
subject: Nonparametric density estimation
subject: 519 Wahrscheinlichkeiten, angewandte Mathematik

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.
description: 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 path of decreasing bandwidth parameter values in order to avoid overfitting. Dimensions with small local variation are effectively smoothed out, thus implicitly carrying out variable selection. Under certain conditions, faster rates of converges of convergence for the mean integrated square error can be achieved, which makes the approach attractive for applications in high dimensions. In this paper we apply the RODEO approach to local polynomial density estimation. We implemented the approach in the R package lpderodeo. We apply our implementation to a few examples, and evaluate its performance in a comparative study using a sample of eight other approaches for nonparametric density estimation. Our findings suggest that the approach does not work well in comparison to the other considered approaches with regard to the applied performance metrics. Furthermore, our implementation suffers from long computation time due to a naive query. Our main finding, however, concerns the fact that the theoretical framework proposed by Liu, Lafferty, and Wasserman (2007) has severe shortcomings. In fact, we demonstrate that a simple rotation of the data makes the algorithm fail in practice.