J 2006

A Comparative Study of Boundary Effects for Kernel Smoothing

KOLÁČEK, Jan a Jitka POMĚNKOVÁ

Základní údaje

Originální název

A Comparative Study of Boundary Effects for Kernel Smoothing

Název česky

Srovnávací studie hraničních efektů jádrového vyhlazování

Autoři

KOLÁČEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí) a Jitka POMĚNKOVÁ (203 Česká republika)

Vydání

Austrian Journal of Statistics, Austria, 2006, 1026-597X

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Rakousko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Impakt faktor

Impact factor: 0.259 v roce 1999

Kód RIV

RIV/00216224:14310/06:00015658

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

bandwidth selection; boundary effects; kernel estimation; nonparametric regression

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 12. 11. 2013 15:53, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

ORIG CZ

V originále

The problem of boundary effects for nonparametric kernel regression is considered. We will follow the problem of bandwidth selection for Gasser-Mueller estimator especially. There are two ways to avoid the difficulties caused by boundary effects in this work. The first one si to assume the circular design. This idea is effective for smooth periodic regression functions mainly. The second presented method is reflection method for kernel of the second order. The reflection method has an influence on the estimate outside edge points. The method of penalizing functions is used as a bandwidth selector. This work compares both techniques in a simulation study.

Česky

V článku je věnována pozornost hraničním efektům vzniklých při jádrových odhadech regresní funkce. Při odhadech se používá Gasser-Muellerových estimátorů. Jsou zde srovnávány dvě metody pro potlačení hraničních efektů. První předpokládá tzv. "cyklický model", tato metoda je efektivní zejména pro hladké periodické regresní funkce. Druhá metoda je metoda zrcadlení. Obě metody jsou porovnávány na simulovaných datech.

Návaznosti

GA402/04/1308, projekt VaV
Název: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností
Investor: Grantová agentura ČR, Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností