Nonparametric Kernel Regression and Its Real Data Application

dc.contributor.authorŤoupal, Tomáš
dc.contributor.authorVávra, František
dc.date.accessioned2018-10-21T10:00:12Z
dc.date.available2018-10-21T10:00:12Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractTento 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.cs
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.document-number427151400139
dc.identifier.isbn978-80-7435-678-0
dc.identifier.obd43920169
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/30441
dc.language.isoenen
dc.project.IDLO1506/PUNTIS - Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnostcs
dc.publisherFaculty of Informatics and Management, University of Hradec Královéen
dc.relation.ispartofseries35th International Conference Mathematical Methods in Economics, MME2017, Conference Proceedingsen
dc.rightsPlný text není přístupný.cs
dc.rights© Faculty of Informatics and Management, University of Hradec Královéen
dc.rights.accessclosedAccessen
dc.subjectNeparametrické jádrové odhady, regresní funkce, jádrové funkce, vyhlazovací parametr, Penalizační metody, metoda RSS, metoda křížové validace, MSE.cs
dc.subject.translatedNonparametric kernel estimation, regression function, kernel function, smoothing parameter, Penalty methods, RSS method, Cross-validation method, MSE.en
dc.titleNonparametric Kernel Regression and Its Real Data Applicationen
dc.title.alternativeNonparametrická jádrová regrese a její aplikace na souboru reálných datcs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files