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Erschienen in:
1990 | OriginalPaper | Buchkapitel
Optimal Fit in Non-Parametric Modelling Via Computationally Intensive Inference
verfasst von : M. Abrahamowicz, A. Ciampi
Erschienen in: Compstat
Verlag: Physica-Verlag HD
Enthalten in: Professional Book Archive
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We present a criterion for model selection in non-parametric inference based on comparing the confidence intervals of a family of competing estimators (CIC). Application to M-spline density estimation is dicussed: here the family of density estimators is indexed by the meta-parameter “number of knots”. Numerical examples show the relationship between CIC model choice and model choice based on the AIC and the BIC.