Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

One Value of Smoothing Parameter vs Interval of Smoothing Parameter Values in Kernel Density Estimation

Tytuł:
One Value of Smoothing Parameter vs Interval of Smoothing Parameter Values in Kernel Density Estimation
Jedna wartość parametru wygładzania vs. przedział wartości parametru wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości
Autorzy:
Baszczyńska, Aleksandra Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/659254.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
estymacja jądrowa funkcji gęstości
parametr wygładzania
metody ad hoc
kernel density estimation
smoothing parameter
ad hoc methods
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 6, 332; 73-86
0208-6018
2353-7663
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Metody ad hoc wyboru parametru wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości, chociaż często wykorzystywane w praktyce ze względu na ich prostotę i – co za tym idzie – wysoką efektywność obliczeniową, charakteryzują się dość dużym błędem. Wartość parametru wygładzania wyznaczona metodą Silvermana jest bliska wartości optymalnej tylko wtedy, gdy rozkład funkcji gęstości jest rozkładem normalnym. Dlatego też metoda ta jest stosowana przede wszystkim we wstępnym etapie wyznaczania estymatora jądrowego i stanowi jedynie punkt wyjściowy do dalszych poszukiwań wartości parametru wygładzania. W artykule przedstawione są metody ad hoc wyboru parametru wygładzania oraz zaprezentowana jest propozycja wyznaczania przedziału wartości parametru wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości. Na podstawie wyników badań symulacyjnych określone są własności rozważanych metod wyboru parametru wygładzania.

Ad hoc methods in the choice of smoothing parameter in kernel density estimation, although often used in practice due to their simplicity and hence the calculated efficiency, are characterized by quite big error. The value of the smoothing parameter chosen by Silverman method is close to optimal value only when the density function in population is the normal one. Therefore, this method is mainly used at the initial stage of determining a kernel estimator and can be used only as a starting point for further exploration of the smoothing parameter value. This paper presents ad hoc methods for determining the smoothing parameter. Moreover, the interval of smoothing parameter values is proposed in the estimation of kernel density function. Basing on the results of simulation studies, the properties of smoothing parameter selection methods are discussed.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies