Empirical functionals and efficient smoothing parameter selection.
Prekvapujúcou vlastnosťou krivkových odhadov je, že parameter hladkosti, ktorý minimalizuje súčet štvorcov odchýliek jadra. Táto ťažkosť sa tu kvantifikuje opisom neparametrických hraníc informácií. Odhady efektívnosti môžu priniesť zlepšenia priemernej veľkosti vzorky. Príklady, odhad hustoty a reg...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | inglés |
| Materias: | |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: | Prekvapujúcou vlastnosťou krivkových odhadov je, že parameter hladkosti, ktorý minimalizuje súčet štvorcov odchýliek jadra. Táto ťažkosť sa tu kvantifikuje opisom neparametrických hraníc informácií. Odhady efektívnosti môžu priniesť zlepšenia priemernej veľkosti vzorky. Príklady, odhad hustoty a regresné funkcie. |
|---|