Zpět na vyhledávání

Bc. Dagmar Lajdová

Master's thesis

Jádrové odhady regresní funkce pro korelovaná data

Kernel estimates of the regression function for correlated data
Abstract:
Jádrové odhady regresní funkce patří mezi neparametrické metody odhadů. Nejdůležitějším faktorem určujícím kvalitu odhadu je velikost vyhlazovacího parametru. Tato práce se zabývá jeho volbou v případě dat s korelovanými chybami. Je zde popsána "leave-(2l+1)-out" verze klasické metody křížového ověřování, metoda částečného křížového ověřování a dvě metody založené na odhadu korelační matice, zobecněná …more
Abstract:
Kernel estimates of the regression function belong among nonparametric estimates. The value of a smoothing parameter, the bandwidth, is the most important factor which determines the quality of the estimate. This diploma thesis focuses on techniques for bandwidth selection in case of correlated data, such as "leave-(2l+1)-out" version of classic cross-validation, partitioned cross-validation, generalized …more
 

Keywords

jádro regresní funkce vyhlazovací parametr korelované chyby kernel regression function bandwidth correlated errors
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 10. 5. 2011
Identifier: https://is.muni.cz/th/l8kv8/

Thesis defence

  • Date of defence: 6. 6. 2011
  • Supervisor: doc. Mgr. Jan Koláček, Ph.D.
  • Reader: prof. RNDr. Ivanka Horová, CSc.

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta
Složka Reference to the local database directory of the institution