Statistical properties of the local linear estimator of conditional density

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F17%3APU123946" target="_blank" >RIV/00216305:26110/17:PU123946 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Statistical properties of the local linear estimator of conditional density

Popis výsledku v původním jazyce

This contribution focuses on the kernel conditional density estimations. % which provides a very comprehensive information about the analyzed data set. There are two basic estimators - the Nadaraya-Watson and the local linear estimator, we deal with the statistical properties of the second one. Derived characteristics of bias and variance of the estimator are compared with the results of the other authors via simulation study. The simulation study proved better statistical properties of the suggested characteristics. Additionally, the optimal values of smoothing parameters are derived by minimizing of Asymptotic Mean Integrated Squared Error. A data-driven method for practical estimation of the smoothing parameters is suggested - the derivation of formulas for the cross-validation method is extended from the Nadaraya-Watson to the local linear estimator.

Název v anglickém jazyce

Statistical properties of the local linear estimator of conditional density

Popis výsledku anglicky

This contribution focuses on the kernel conditional density estimations. % which provides a very comprehensive information about the analyzed data set. There are two basic estimators - the Nadaraya-Watson and the local linear estimator, we deal with the statistical properties of the second one. Derived characteristics of bias and variance of the estimator are compared with the results of the other authors via simulation study. The simulation study proved better statistical properties of the suggested characteristics. Additionally, the optimal values of smoothing parameters are derived by minimizing of Asymptotic Mean Integrated Squared Error. A data-driven method for practical estimation of the smoothing parameters is suggested - the derivation of formulas for the cross-validation method is extended from the Nadaraya-Watson to the local linear estimator.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Matematika, informační technologie a aplikované vědy, MITAV 2017

ISBN

978-80-7231-417-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1-7

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

15. 6. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—