作者tokyo291 (工口工口)
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标题[问题] Kernel estimate
时间Thu Jan 10 15:10:30 2013
X1,...,Xn为抽自某分配的样本
Kernel function 选用cosine
^ 1 n x-Xi
根据公式f(x)=----Σ K(----)
nh i=1 h
^
f(x)=1/(nh)*{K1(x)+K2(x)+...+Kn(x)}
^
我有疑问的地方是f(x)里面x的范围该怎麽给呢?
(因为选用cosine的话,Kernel function 的定义域在[-1,1])
是要变成Ki(x)的前面多乘上一个indicator function来确保
x落在Kernel function的定义域里面吗?
另一个问题是
Kernel regression
f(x) is a regression curve of Y on X, namely
Y=f(x)+e where e~N(0,σ^2)
we have data (X1,Y1)....(Xn,Yn)
^ n n ^
f(x)=(Σ K(x-Xi)*Yi)/(Σ K(x-Xi)) 这个估计的f(x)可以用回归的形式表达吗?
i=1 i=1
将观察值代进去得到的form不太像是之前学到的回归model...
另外请问R里面的ksmooth有办法可以用Kernel function 为cosine
来作Kernel regression吗?看了他的说明好像只能用box和normal...
不好意思因为借不到相关的书,问得有点多....
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