Email this article NONPARAMETRIC ESTIMATIONS OF REGRESSION FUNCTION AND ITS DERIVATIVES IN THE PRESENCE OF DATA ADMISSIONS
- Authors: Sergeeva N.A.1, Terent'eva ES1, Sergeeva NA1, Terentyeva ES1
-
Affiliations:
- Issue: Vol 11, No 5 (2010)
- Pages: 75-82
- Section: Articles
- URL: https://journals.eco-vector.com/2712-8970/article/view/504921
- ID: 504921
Cite item
Full Text
Abstract
In the article we consider nonparametric methods of estimation of a regression and its derivatives on samplings of random variables with some singularities at their measurement. A bootstrap-method applied to the decision of the passes filling task in incomplete data or elimination of emptiness in space of observations is presented.
About the authors
Natal'ya Aleksandrovna Sergeeva
Email: eterenteva@mail.ru <mailto:eterenteva@mail.ru>
E S Terent'eva
N A Sergeeva
E S Terentyeva
References
- Надарая Э. А. Замечания о непараметрических оценках плотности вероятности и кривой регрессии // Теория вероятности и ее применение. 1970. Т. 15. Вып. 1. С. 139-142.
- Медведев А. В. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1983.
- Медведева Н. А. Непараметрические оценки производной кривой регрессии и модели динамики // Информатика и процессы управления. Красноярск, 1995. С. 74-81.
- Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Stat. 1962. Vol. 33. P. 1065-1076.
- Катковник В. Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. М. : Наука, 1985.
- Непараметрическое моделирование стохастических систем / В. А. Гутшмидт, Я. И. Демченко, М. В. Кураченко и др. // Теория вероятностей, случайные процессы, математическая статистика и приложения. Минск, 2008. С. 66-73.
- Злоба Е., Яцкив И. Статистические методы восстановления пропущенных данных // Computer Modeling & New Technologies. 2002. Т. 6, № 1. С. 51-61.
Supplementary files
