KOLÁČEK, Jan a Ivanka HOROVÁ. Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel regression. In 3rd Stochastic Modeling Techniques and Data Analysis International Conference. 2014.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel regression
Autoři KOLÁČEK, Jan a Ivanka HOROVÁ.
Vydání 3rd Stochastic Modeling Techniques and Data Analysis International Conference, 2014.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Prezentace na konferencích
Obor 10101 Pure mathematics
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Klíčová slova anglicky multivariate kernel regression; constrained bandwidth matrix; MSE
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D., učo 19999. Změněno: 17. 7. 2014 15:58.
Anotace
The most important factor in multivariate kernel regression is a choice of a bandwidth matrix. This choice is particularly important, because of its role in controlling both the amount and the direction of multivariate smoothing. Considerable attention has been paid to constrained parameterization of the bandwidth matrix such as a diagonal matrix. The proposed method is based on an optimally balanced relation between the integrated variance and the integrated squared bias. The utility of the method is illustrated through a simulation study and real data applications.
VytisknoutZobrazeno: 9. 5. 2024 13:50