Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel density estimation

HASILOVÁ, Kamila, Ivanka HOROVÁ a Jan KOLÁČEK. Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel density estimation. In Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA2013). 2013.

Základní údaje

Originální název

Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel density estimation

Autoři

HASILOVÁ, Kamila, Ivanka HOROVÁ a Jan KOLÁČEK

Vydání

Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA2013), 2013

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Španělsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova česky

kernel density estimation; iterative method; integrated square error

---

Anotace

V originále

Multivariate kernel density estimators have become a common tool for empirical studies. These estimators depend on the choice of a crucial parameter -- the bandwidth matrix. In this paper, we propose an extension of the iterative method for finding the bandwidth matrix not only for density estimation but also for estimating its derivatives. This procedure is illustrated by a simulation study and two real data sets.