Nonparametric estimators of multivariate functions typically converge more slowly as dimension increases. We show that one can evade this curse of dimensionality by assuming a simplified vine copula model for the dependence between variables and compare several methods in simulations. We further extend the applicability of this finding in two ways: We introduce an approach to estimate regression functions based on the copula density and discuss a generic technique to make nonparametric function estimators applicable to discrete data.    «

Nonparametric estimators of multivariate functions typically converge more slowly as dimension increases. We show that one can evade this curse of dimensionality by assuming a simplified vine copula model for the dependence between variables and compare several methods in simulations. We further extend the applicability of this finding in two ways: We introduce an approach to estimate regression functions based on the copula density and discuss a generic technique to make nonparametric function...    »

Nichtparametrische Schätzer von multivariaten Funktionen konvergieren für gewöhnlich langsamer, wenn die Anzahl der Variablen zunimmt. Wir zeigen, dass man diesem Fluch der Dimensionen entkommen kann, indem man ein vereinfachtes Vine-Copula Modell für die Abhängigkeit zwischen den Variablen annimmt, und untersuchen darauf basierende Schätzmethoden in einer Simulationsstudie. Im Anschluss wird die Anwendbarkeit dieser Eigenschaft in zweierlei Hinsicht erweitert: Wir zeigen, wie man allgemeine Regressionsprobleme mit copula-basierten Schätzungsgleichungen lösen kann, und diskutieren eine generische Methode, um nichtparametrische Schätzer auf Daten mit diskreten Variablen anwendbar zu machen.    «

Nichtparametrische Schätzer von multivariaten Funktionen konvergieren für gewöhnlich langsamer, wenn die Anzahl der Variablen zunimmt. Wir zeigen, dass man diesem Fluch der Dimensionen entkommen kann, indem man ein vereinfachtes Vine-Copula Modell für die Abhängigkeit zwischen den Variablen annimmt, und untersuchen darauf basierende Schätzmethoden in einer Simulationsstudie. Im Anschluss wird die Anwendbarkeit dieser Eigenschaft in zweierlei Hinsicht erweitert: Wir zeigen, wie man allgemeine R...    »