Thesis/Dissertation: Bc. Radka Vokřálová, učo 356946: Kernel estimates in R language
Master's thesis
Kernel estimates in R language
Jádrové odhady v jazyce R
Abstract
Tato diplomová práce popisuje základní teorii vícerozměrných jádrových odhadů hustoty a jejího gradientu. Věnuje se teoretickému posouzení kvality těchto odhadů pomocí střední integrální kvadratické chyby. Také se zabývá nejčastěji užívanými metodami pro výpočet optimální vyhlazovací matice a také metodou iterační, která byla vytvořena na Ústavu matematiky a statistiky v Brně. Nejdůležitějším výsledkem …more
Abstract
This thesis describes the basic theory of multivariate kernel density estimation and its gradient estimation. It studies theoretical assessment of the quality of these estimations using the mean integrated square error. It also deals with the commonly used methods for calculating the optimal bandwidth matrix and also iterative method, which was developed at the Department of Mathematics and Statistics …more
Keywords
vícerozměrné jádrové odhady hustoty vícerozměrné jádrové odhady gradientu hustoty jádrová funkce vyhlazovací matice střední integrální kvadratická chyba metody křížového ověřování plug-in metoda metoda referenční hustoty iterační metoda multivariate kernel density estimation multivariate kernel gradient estimation kernel function bandwidth matrix mean integrated square error cross-validation methods plug-in method reference rule method iterative methodThesis description
12/5/2015 10:25, doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D., UČO 19999
- Entered/Edited 16/6/2015 10:42, Irena Mitášová
- Record made 30/11/2012 10:02, Irena Mitášová
- Accessible from: 11/5/2015 13:01, Irena Mitášová
- Thesis/dissertation received 11/5/2015 13:01, Irena Mitášová
Literature
- WAND, M. P. and M. C. JONES. Kernel smoothing. 1st ed. London: Chapman & Hall, 1995, 212 s. ISBN 0412552701.
- DUONG, Tarn. Bandwidth selectors for multivariate kernel density estimation. 2004. PhD Thesis.
Theses on a related topic
List of theses with an identical keyword.
-
Multivariate kernel density estimations
Mgr. Ludmila Fikarová -
Bandwidth selection for kernel density estimates
doc. Mgr. Kamila Hasilová, Ph.D., UČO 63985 -
Bandwidth selection for kernel distribution estimation
Mgr. Sára Hamranová -
Kernel density estimation with spherical data
Mgr. Václav Olešovský -
Kernel estimates of multivariate regression functions
Mgr. Barbora Rišová -
Support vector machines for functional data
Mgr. Tomáš Pompa, UČO 500225 -
Machine learning methods for classification
Mgr. Tomáš Pompa, UČO 500225 -
Kernel estimates of multivariate density by means of Gaussian density.
Mgr. Karolína Mladá, UČO 270467




