Detailed Information on Publication Record
2008
Plug-in method for nonparametric regression
KOLÁČEK, JanBasic information
Original name
Plug-in method for nonparametric regression
Name in Czech
Plug-in metoda pro neparametrickou regresi
Authors
KOLÁČEK, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution)
Edition
Computational Statistics, Germany, Physica-Verlag, 2008, 0943-4062
Other information
Language
English
Type of outcome
Článek v odborném periodiku
Field of Study
10101 Pure mathematics
Country of publisher
Germany
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
Impact factor
Impact factor: 0.628
RIV identification code
RIV/00216224:14310/08:00025551
Organization unit
Faculty of Science
UT WoS
000252294000004
Keywords in English
bandwidth selection; Fourier transform; kernel estimation; nonparametric regression
Tags
International impact, Reviewed
Změněno: 12/11/2013 15:56, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
V originále
The problem of bandwidth selection for non-parametric kernel regression is considered. We will follow the Nadaraya -- Watson and local linear estimator especially. The circular 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 undersmoothing. This leads to consideration of a procedure which stabilizes the RSS by modifying the periodogram of the observations. As a result of this procedure, we obtain an estimation of unknown parameters of average mean square error function (AMSE). This process is known as a plug-in method. Simulation studies suggest that the plug-in method could have preferable properties to the classical one.
In Czech
Zabýváme se zde problémem hledání optimální šířky okna při neparametrických jádrových odhadech regresní funkce. Speciálně uvažujeme Nadaraya - Watsonovy a lokálně lineární odhady. Předpokládá se zde také cyklický model kvůli potlačení hraničních efektů. Většina metod pro hledání optimální šířky okna vychází z residuálního součtu čtverců (RSS). Často se však stává, že dochází k tzv. podhlazování. V této práci uvažujeme novou proceduru, která stabilizje RSS modifikací periodogramu pozorování. Jako výsledek této procedury dostáváme odhady neznámých parametrů střední kvadratické chyby. Tento proces je obecně znám jako plug-in metoda. Simulační studie ukazuje, že navrhovaná metoda dává lepší výsledky než klasické metody.
Links
| LC06024, research and development project |
|