a 2005

Bandwidth selection for nonparametric regression - plug-in method

KOLÁČEK, Jan

Základní údaje

Originální název

Bandwidth selection for nonparametric regression - plug-in method

Název česky

Volba optimální šířky okna pro jádrové vyhlazování - plug-in metoda

Autoři

Vydání

Programme and Abstracts, IASC 3rd World Conference on CSDA, 2005

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Kypr

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Kód RIV

RIV/00216224:14310/05:00013348

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

bandwidth selection; Fourier transform; kernel estimation; nonparametric regression

Štítky

Změněno: 16. 2. 2015 15:56, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

ORIG CZ

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.

Česky

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.

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