u 2005

Jádrové odhady regresní funkce

KOLÁČEK, Jan

Základní údaje

Originální název

Jádrové odhady regresní funkce

Název anglicky

Kernel Estimation of the Regression Function

Autoři

KOLÁČEK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

Brno, 87 s. disertační práce, 2005

Nakladatel

Jan Koláček

Další údaje

Jazyk

čeština

Typ výsledku

Účelové publikace

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Kód RIV

RIV/00216224:14310/05:00013346

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

bandwidth selection; kernel estimation; nonparametric regression

Štítky

Příznaky

Recenzováno
Změněno: 12. 11. 2013 15:51, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

ORIG EN

V originále

V oblasti neparametrických metod odhadu regresní funkce představují metody jádrového vyhlazování jednu z nejúčinnějších vyhlazovacích technik. Kvalita jádrových odhadů regresní funkce závisí především na šířce vyhlazovacího okna, která řídí hladkost odhadu. Tento faktor nejvíce ovlivňuje výsledný odhad a jeho volba je zásadním problémem ve vyhlazovacích metodách. Cílem této práce je shrnout dosud známé metody pro odhad optimální šířky okna a uvést některé další možné přístupy k této problematice. Dále je provedeno srovnání uvedených metod na simulovaných i reálných datech.

Anglicky

The problem of bandwidth selection for non--parametric kernel regression is considered. We follow the local polynomial estimators and present some their statistical properties. We also demonstrate the effect of the smoothing parameter on the quality of the smoothed curve and introduce some classical methods for bandwidth selection.\\ The cyclic design is assumed in this work to avoid the difficulties caused by boundary effects. Most of bandwidth selectors are based on the residual sum of squares (RSS). It is often observed in simulation studies that these selectors are biased toward to undersmoothing. This leads to consideration of a procedure which stabilizes the RSS by modifying the periodogram of the observations.\\ Simulation studies suggest that the proposed selector is much more consistent than the~classical one. But in practical examples, there the results can be miscellaneous.

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