a 2017

Local bandwidth selectors for functional kernel regression

KURUCZOVÁ, Daniela a Jan KOLÁČEK

Základní údaje

Originální název

Local bandwidth selectors for functional kernel regression

Autoři

KURUCZOVÁ, Daniela a Jan KOLÁČEK

Vydání

2017

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Španělsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

Functional data; nonparametric regression; kernel methods; bandwidth selection

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 12. 1. 2018 14:50, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

V originále

Nonparametric regression methods based on kernel smoothing rely on selection of suitable bandwidth parameter in order to minimize the mean squared error. We focus on the functional regression, i.e. the case when the predictor is a functional random variable. In finite-dimensional setting, global selection of bandwidth (same bandwidth is used for all data points) is often sufficient. Due to sparsity of infinite dimensional space, local bandwidth selection (different bandwidth is chosen for each data point) seems to be more suitable approach. In our study, we focus on local bandwidth selection methods. Furthermore, we propose local bandwidth selection method based on penalizing functions. Using simulation studies, we compare local bandwidth selection methods with each other and with their global counterparts.

Návaznosti

GA15-06991S, projekt VaV
Název: Analýza funkcionálních dat a související témata
Investor: Grantová agentura ČR, Analýza funkcionálních dat a související témata