In the paper some nonparametric estimators of regression function are studied:
Nadaraya-Watson estimator and k-nearest neighbour one. Properties of these estimators
and possibilities of using them in practice are taken into consideration. A comparative
study of the two estimators is presented. Different techniques of choosing method’s
parameters (kernel function, smoothing parameter h and parameter k) are used in
this study to choose the optimal ones. Some practical rules are proposed and they are
used in this study.
W pracy przedstawiono wybrane dwa nieparametryczne estymatory funkcji regresji: estymator
jądrowy Nadaraya-Watsona oraz estymator k-najbliższego sąsiada. Podano ich własności,
możliwości wykorzystania oraz dokonano porównania tych estymatorów. Przedstawiono
również przykład zastosowania estymatora jądrowego regresji z uwzględnieniem właściwego
doboru parametrów metody (funkcji jądra i parametru wygładzania h) oraz estymatora k-najbliższego sąsiada z uwzględnieniem właściwego doboru parametru k. Zaproponowano
również praktyczne zasady wyboru parametrów estymacji funkcji regresji i wykorzystano je
w przykładzie.
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
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00