Kernel Regression Model with Correlated Errors
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F14%3A00074716" target="_blank" >RIV/00216224:14310/14:00074716 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Kernel Regression Model with Correlated Errors
Popis výsledku v původním jazyce
Kernel regression is one of the commonly used nonparametric methods for an estimation of a regression function. Nevertheless, there is a problem of choosing the value of the smoothing parameter, the bandwidth. In the case of independent observations theliterature on the bandwidth selection is quite extensive. However, these standard methods, like cross-validation, perform badly when the errors are correlated. There are several possibilities how to overcome this. We will present and compare the partitioned cross-validation method and the plug-in method.
Název v anglickém jazyce
Kernel Regression Model with Correlated Errors
Popis výsledku anglicky
Kernel regression is one of the commonly used nonparametric methods for an estimation of a regression function. Nevertheless, there is a problem of choosing the value of the smoothing parameter, the bandwidth. In the case of independent observations theliterature on the bandwidth selection is quite extensive. However, these standard methods, like cross-validation, perform badly when the errors are correlated. There are several possibilities how to overcome this. We will present and compare the partitioned cross-validation method and the plug-in method.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Theoretical and Applied Issues in Statistics and Demography
ISBN
9786188125773
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
3-14
Počet stran knihy
349
Název nakladatele
International Society for the Advancement of Science and Technology (ISAST)
Místo vydání
Athens
Kód UT WoS kapitoly
—