Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application
Date issued
2017
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Faculty of Informatics and Management, University of Hradec Králové
Abstract
Tento článek se zabývá problémem neparametrického jádrového odhadu, zejména neparametrického jádrového odhadu regresních funkcí. Uvedený neparametrický přístup je užitečný v případě, když potřebujeme najít "nějaký" vztah mezi dvojicí proměnných pro další analýzu. Existuje mnoho oblastí aplikace v makroekonomii, a proto se tento dokument zaměřuje na odhady regresních funkcí na některých vybraných souborech skutečných dat (počet úmrtí, sňatky a narození apod.). Nejprve jsou popsány neparametrické jádrové odhady regresní funkce s pomocí Nadaraja-Watsona přístupu a vlivy hlavních parametrů (vyhlazovací parametr, jádrová funkce apod.) na vlastnosti regresní funkce. Dále je analyzován vyhlazovací parametr a jeho odhady různými přístupy (penalizační metody, metoda RSS, metoda křížové validace a další navrhované metody). Získané výsledky jsou aplikovány a následně diskutovány.
Description
Subject(s)
Neparametrické jádrové odhady, regresní funkce, jádrové funkce, vyhlazovací parametr, Penalizační metody, metoda RSS, metoda křížové validace, MSE.