a 2014

Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel regression

KOLÁČEK, Jan a Ivanka HOROVÁ

Základní údaje

Originální název

Bandwidth matrix selectors for multivariate kernel regression

Autoři

Vydání

SMTDA Book of abstracts 2014. 2014

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10103 Statistics and probability

Stát vydavatele

Portugalsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14310/14:00076917

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

multivariate kernel regression; constrained bandwidth matrix; MSE

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 16. 3. 2015 09:27, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

V originále

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.