Jádrové odhady regresní funkce
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F05%3A00013346" target="_blank" >RIV/00216224:14310/05:00013346 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Jádrové odhady regresní funkce
Popis výsledku v původním jazyce
V oblasti neparametrických metod odhadu regresní funkce představují metody jádrového vyhlazování jednu z nejúčinnějších vyhlazovacích technik. Kvalita jádrových odhadů regresní funkce závisí především na šířce vyhlazovacího okna, která řídí hladkost odhadu. Tento faktor nejvíce ovlivňuje výsledný odhad a jeho volba je zásadním problémem ve vyhlazovacích metodách. Cílem této práce je shrnout dosud známé metody pro odhad optimální šířky okna a uvést některé další možné přístupy k této problematice. Dále je provedeno srovnání uvedených metod na simulovaných i reálných datech.
Název v anglickém jazyce
Kernel Estimation of the Regression Function
Popis výsledku anglicky
The problem of bandwidth selection for non--parametric kernel regression is considered. We follow the local polynomial estimators and present some their statistical properties. We also demonstrate the effect of the smoothing parameter on the quality of the smoothed curve and introduce some classical methods for bandwidth selection.\ The cyclic 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 to undersmoothing. This leads to consideration of a procedure which stabilizes the RSS by modifying the periodogram of the observations.\ Simulation studies suggest that the proposed selector is much more consistent than the~classical one. But in practical examples, there the results can be miscellaneous.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA402%2F04%2F1308" target="_blank" >GA402/04/1308: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů