Plug-in method for nonparametric regression

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F08%3A00025551" target="_blank" >RIV/00216224:14310/08:00025551 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Plug-in method for nonparametric regression

Original language description

The problem of bandwidth selection for non-parametric kernel regression is considered. We will follow the Nadaraya -- Watson and local linear estimator especially. The circular design is assumed in this work to avoid the difficulties caused by boundary effects. Most of bandwidth selectors are based on the residual sum of squares (RSS). It is often observed in simulation studies that these selectors are biased toward undersmoothing. This leads to consideration of a procedure which stabilizes the RSS by modifying the periodogram of the observations. As a result of this procedure, we obtain an estimation of unknown parameters of average mean square error function (AMSE). This process is known as a plug-in method. Simulation studies suggest that the plug-in method could have preferable properties to the classical one.

Czech name

Plug-in metoda pro neparametrickou regresi

Czech description

Zabýváme se zde problémem hledání optimální šířky okna při neparametrických jádrových odhadech regresní funkce. Speciálně uvažujeme Nadaraya - Watsonovy a lokálně lineární odhady. Předpokládá se zde také cyklický model kvůli potlačení hraničních efektů.Většina metod pro hledání optimální šířky okna vychází z residuálního součtu čtverců (RSS). Často se však stává, že dochází k tzv. podhlazování. V této práci uvažujeme novou proceduru, která stabilizje RSS modifikací periodogramu pozorování. Jako výsledek této procedury dostáváme odhady neznámých parametrů střední kvadratické chyby. Tento proces je obecně znám jako plug-in metoda. Simulační studie ukazuje, že navrhovaná metoda dává lepší výsledky než klasické metody.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

BA - General mathematics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/LC06024" target="_blank" >LC06024: Jaroslav Hájek Center for Theoretical and Applied Statistics</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2008

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Computational Statistics

ISSN

0943-4062

e-ISSN

—

Volume of the periodical

2008

Issue of the periodical within the volume

1

Country of publishing house

DE - GERMANY

Number of pages

16

Pages from-to

—

UT code for WoS article

000252294000004

EID of the result in the Scopus database

—