Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Estimator" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Orthogonal series regression estimators for an irregularly spaced design
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1208167.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    convergence rates
    nonparametric regression
    orthogonal series estimator
    Opis:
    Nonparametric orthogonal series regression function estimation is investigated in the case of a fixed point design where the observation points are irregularly spaced in a finite interval [a,b]i ⊂ ℝ. Convergence rates for the integrated mean-square error and pointwise mean-square error are obtained in the case of estimators constructed using the Legendre polynomials and Haar functions for regression functions satisfying the Lipschitz condition.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 3; 309-318
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Consistency of trigonometric and polynomial regression estimators
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1339065.pdf
    Data publikacji:
    1998
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    consistent estimator
    orthonormal system
    least squares method
    regression
    Opis:
    The problem of nonparametric regression function estimation is considered using the complete orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,..., for the observation model $y_i = f(x_i) + η_i $, i=1,...,n, where the $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and the observation points $x_i\in[a,b]$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ\in L^1[a,b]$. Sufficient and necessary conditions are obtained for consistency in the sense of the errors $\Vert f-\widehat f_N\Vert, \vert f(x)-\widehatf_N(x)\vert$, $x\in[a,b]$, and $E\Vert f-\widehatf_N\Vert^2$ of the projection estimator $\widehat f_N(x) = \sum_{k=0}^N\widehat{c}_ke_k(x)$ for $\widehat{c}_0,\widehat{c}_1,\ldots,\widehat{c}_N$ determined by the least squares method and $f\in L^2[a,b]$.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1998-1999, 25, 1; 73-83
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On Fourier coefficient estimators consistent in the mean-square sense
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1340627.pdf
    Data publikacji:
    1994
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    unbiasedness
    consistent estimator
    Fourier coefficients
    mean-square error
    Opis:
    The properties of two recursive estimators of the Fourier coefficients of a regression function $f \in L^2[a,b]$ with respect to a complete orthonormal system of bounded functions (e_k) , k=1,2,..., are considered in the case of the observation model $y_i = f(x_i) + η_i$, i=1,...,n , where $η_i$ are independent random variables with zero mean and finite variance, $x_i \in [a,b] \subset {\sym R}^1$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density ϱ =1/(b-a) (uniform distribution) and are independent of the errors $η_i$, i=1,...,n . Unbiasedness and mean-square consistency of the examined estimators are proved and their mean-square errors are compared.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 2; 275-284
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On least squares estimation of Fourier coefficients and of the regression function
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1340683.pdf
    Data publikacji:
    1993
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    Fourier series
    consistent estimator
    least squares method
    regression
    Opis:
    The problem of nonparametric function fitting with the observation model $y_i = f(x_i) + η_i$, i=1,...,n, is considered, where $η_i$ are independent random variables with zero mean value and finite variance, and $x_i \in [a,b] \subset \R^1$, i=1,...,n, form a random sample from a distribution with density $ϱ \in L^1[a,b]$ and are independent of the errors $η_i$, i=1,...,n. The asymptotic properties of the estimator $\widehat{f}_{N(n)}(x) = \sum_{k=1}^{N(n)} \widehat{c}_ke_k(x)$ for $f \in L^2[a,b]$ and $\widehat{c}^{N(n)}=( \widehat{c}_1,..., \widehat{c}_{N(n)})^T$ obtained by the least squares method as well as the limits in probability of the estimators $\widehat{c}_k$, k=1,...,N, for fixed N, are studied in the case when the functions $e_k$, k=1,2,..., forming a complete orthonormal system in $L^2\[a,b\]$ are analytic.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1993-1995, 22, 1; 91-102
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A note on orthogonal series regression function estimators
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1338775.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    consistent estimator
    orthonormal system
    empirical risk minimization
    nonparametric regression
    Opis:
    The problem of nonparametric estimation of the regression function f(x) = E(Y | X=x) using the orthonormal system of trigonometric functions or Legendre polynomials $e_k$, k=0,1,2,..., is considered in the case where a sample of i.i.d. copies $(X_i,Y_i)$, i=1,...,n, of the random variable (X,Y) is available and the marginal distribution of X has density ϱ ∈ $L^1$[a,b]. The constructed estimators are of the form $\widehat f_n(x) = \sum_{k=0}^{N(n)}\widehat c_ke_k(x)$, where the coefficients $\widehat c_0,\widehat c_1,...,\widehat c_N$ are determined by minimizing the empirical risk $n^{-1}\sum_{i=1}^n(Y_i - \sum_{k=0}^Nc_ke_k(X_i))^2$. Sufficient conditions for consistency of the estimators in the sense of the errors $E_X\vert f(X)-\widehat f_n(X)\vert^2$ and $n^{-1}\sum_{i=1}^nE(f(X_i)-\widehat f_n(X_i))^2$ are obtained.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 3; 281-291
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Least-squares trigonometric regression estimation
    Autorzy:
    Popiński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1338814.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    consistent estimator
    least squares method
    Fourier coefficients
    trigonometric polynomial
    regression function
    Opis:
    The problem of nonparametric function fitting using the complete orthogonal system of trigonometric functions $e_k$, k=0,1,2,..., for the observation model $y_i = f(x_{in}) + η_i$, i=1,...,n, is considered, where $η_i$ are uncorrelated random variables with zero mean value and finite variance, and the observation points $x_{in} ∈ [0,2π]$, i=1,...,n, are equidistant. Conditions for convergence of the mean-square prediction error $(1/n)\sum_{i=1}^n E(f(x_{in})-\widehat f_{N(n)}(x_{in}))^2$, the integrated mean-square error $E ‖f-\widehat f_{N(n)}‖^2$ and the pointwise mean-square error $E(f(x)-\widehatf_{N(n)}(x))^2$ of the estimator $\widehat f_{N(n)}(x) = \sum_{k=0}^{N(n)} \widehat c_k e_k(x)$ for f ∈ C[0,2π] and $\widehat c_0,\widehat c_1,...,\widehat c_{N(n)}$ obtained by the least squares method are studied.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 2; 121-131
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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