J 2012

Visualization and Bandwidth Matrix Choice

HOROVÁ, Ivanka, Jan KOLÁČEK a Kamila VOPATOVÁ

Základní údaje

Originální název

Visualization and Bandwidth Matrix Choice

Název česky

Vizualizace a výběr vyhlazovací matice

Autoři

HOROVÁ, Ivanka (203 Česká republika, garant, domácí), Jan KOLÁČEK (203 Česká republika, domácí) a Kamila VOPATOVÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Communications in Statistics - Theory and Methods, Philadelphia, Taylor & Francis, 2012, 0361-0926

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10101 Pure mathematics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Impakt faktor

Impact factor: 0.298

Kód RIV

RIV/00216224:14310/12:00059046

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

DOI

UT WoS

000304523600014

Klíčová slova česky

součinové jádro; vyhlazovací matice; střední kvadratická chyba

Klíčová slova anglicky

product kernel; bandwidth matrix; mean integrated square error; asymptotic mean integrated square error

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 12. 11. 2013 15:45, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.

Anotace

V originále

Kernel smoothers are among the most popular nonparametric functional estimates. These estimates depend on a bandwidth which controls the smoothness of the estimate. While the literature for a bandwidth choice in a univariate density estimate is quite extensive, the progress in the multivariate case is slower. We focus on a bandwidth matrix selection for a bivariate kernel density estimate provided that the bandwidth matrix is diagonal. A common task is to find entries of the bandwidth matrix which minimizes the Mean Integrated Square Error (MISE). It is known that in this case there exists explicit solution of an asymptotic approximation of MISE (Wand and Jones, 1995). In the present paper we pay attention to the visualization and optimizers are presented as intersection of bivariate functional surfaces derived from this explicit solution and we develop the method based on this visualization. A simulation study compares the least square cross-validation method and the proposed method. Theoretical results are applied to real data.

Návaznosti

LC06024, projekt VaV
Název: Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum Jaroslava Hájka pro teoretickou a aplikovanou statistiku