a 2005

Bandwidth selection for nonparametric regression - plug-in method

KOLÁČEK, Jan

Basic information

Original name

Bandwidth selection for nonparametric regression - plug-in method

Name in Czech

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

Authors

KOLÁČEK, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution)

Edition

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

Other information

Language

English

Type of outcome

Conference abstract

Field of Study

10101 Pure mathematics

Country of publisher

Cyprus

Confidentiality degree

is not subject to a state or trade secret

RIV identification code

RIV/00216224:14310/05:00013348

Organization unit

Faculty of Science

Keywords in English

bandwidth selection; Fourier transform; kernel estimation; nonparametric regression
Changed: 16/2/2015 15:56, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Abstract

In the original language

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

GA402/04/1308, research and development project
Name: Klasifikační modely a porovnání jejich prediktivních vlastností
Investor: Czech Science Foundation, Classification models and the assessment of their predictive properties