HOROVÁ, Ivanka, Jan KOLÁČEK, Jiří ZELINKA and Abdel H. EL-SHAARAWI. Smooth Estimates of Distribution Functions with Application in Environmental Studies. In Advanced topics on mathematical biology and ecology. 1st ed. Mexico: WSEAS Press, 2008, p. 122-127. ISBN 978-960-6766-32-9.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Smooth Estimates of Distribution Functions with Application in Environmental Studies
Name in Czech Hladké odhady distribučních funkcí s aplikací v environmentálních studiích
Authors HOROVÁ, Ivanka (203 Czech Republic, belonging to the institution), Jan KOLÁČEK (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Jiří ZELINKA (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Abdel H. EL-SHAARAWI (124 Canada).
Edition 1. vyd. Mexico, Advanced topics on mathematical biology and ecology, p. 122-127, 6 pp. 2008.
Publisher WSEAS Press
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10101 Pure mathematics
Country of publisher Mexico
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form printed version "print"
RIV identification code RIV/00216224:14310/08:00025758
Organization unit Faculty of Science
ISBN 978-960-6766-32-9
UT WoS 000263783300020
Keywords in English cumulative distribution function; kernel smoothing; reflection method
Tags cumulative distribution function, kernel smoothing, reflection method
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D., učo 19999. Changed: 12/11/2013 15:56.
Abstract
The most commonly used nonparametric estimate of a cumulative distribution function F is an empirical distribution function F_n. But F_n is a step function even in case that F is continuous. The present paper aims to provide a smooth estimate of F. Kernel methods seem to be adequate for this purpose. There exist several methods how to choose a bandwidth. We propose a method of bandwidth selection based on a suitable estimate of Mean Integrated Square Error. We also focus on an estimate of a cumulative distribution function in case that random variables X_1,...,X_n are nonnegative. The aforementioned methods are not reliable near the point x=0. In order to avoid this problem we propose a~reflection method. A simulation study is conducted to compare the performance of the different methods of bandwidth choice. Theoretical results are applied to the data concerning the content of toxic material in the fish population in Lake Ontario.
Abstract (in Czech)
Nejčastěji používaným neparametrickým odhadem distribuční funkce F je empirický odhad F_n. Avšak F_n je schodovitá funkce i v případech, kdy distribuční funkce F je spojitá. Cílem práce je poskytnout hladký odhad F, zde budou použity jádrové odhady. V literatuře existuje několik metod pro volbu optimální šířky okna. Bude zde navržena metoda založená na vhodném odhadu sřední integrální kvadratické chyby (MISE). Zaměříme se také na případ, kdy všechny hodnoty pozorování X_1 ... X_n jsou nezáporné. Zde nastávají problémy při odhadech distribuční funkce F blízko bodu x=0. Abychom se vyhnuli těmto problémům, bude použita tzv. metoda zrcadlení. Cílem simulační studie je porovnat různé metody pro hledání optimální šířky okna. Teoretické výsledky jsou aplikovány na datech toxických látek v rybí populaci v jezeře Ontario.
Links
LC06024, research and development projectName: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku
Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Jaroslav Hájek Center for Theoretical and Applied Statistics
PrintDisplayed: 31/7/2024 23:13