The leave-one-out maximum likelihood method for the priestley-chao estimator of conditional density

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F18%3APU126845" target="_blank" >RIV/00216305:26110/18:PU126845 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://evlm.stuba.sk/APLIMAT2018/proceedings/" target="_blank" >http://evlm.stuba.sk/APLIMAT2018/proceedings/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

The leave-one-out maximum likelihood method for the priestley-chao estimator of conditional density

Popis výsledku v původním jazyce

The contribution is focused on a kernel estimation of conditional density. Kernel smoothing is still popular non-parametric method, in theory as well as in practice. The Priestley-Chao estimator of conditional density is introduced and the statistical properties of the estimator are given. The smoothing parameters called bandwidths play a significant role in kernel smoothing. This is the reason for suggesting the methods for their estimation. The typical approach - the cross-validation method - is supplemented with the leave-one-out maximum log-likelihood method. The performance of the suggested methods is compared via a simulation study and an application on a real data set.

Název v anglickém jazyce

The leave-one-out maximum likelihood method for the priestley-chao estimator of conditional density

Popis výsledku anglicky

The contribution is focused on a kernel estimation of conditional density. Kernel smoothing is still popular non-parametric method, in theory as well as in practice. The Priestley-Chao estimator of conditional density is introduced and the statistical properties of the estimator are given. The smoothing parameters called bandwidths play a significant role in kernel smoothing. This is the reason for suggesting the methods for their estimation. The typical approach - the cross-validation method - is supplemented with the leave-one-out maximum log-likelihood method. The performance of the suggested methods is compared via a simulation study and an application on a real data set.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings, 17th Conference on Applied Mathematics – APLIMAT 2018

ISBN

978-80-227-4765-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

577-589

Název nakladatele

Slovak University of Technology in Bratislava in publishing house SPEKTRUM STU

Místo vydání

Bratislava

Místo konání akce

Bratislava

Datum konání akce

6. 2. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—