• Ei tuloksia

Ei-parametrinen regressio

N/A
N/A
Info
Lataa
Protected

Academic year: 2022

Jaa "Ei-parametrinen regressio"

Copied!
1
0
0

Ladataan.... (näytä koko teksti nyt)

Lataa nyt ( 1 sivua )

Kokoteksti

(1)

Ei-parametrinen regressio Harjoitus 6

29.4.2008

1. Suorita ei-parametrisen mallin riitt¨avyyden taustaus jossakin valitsemas- sasi aineistossa.

2. (jatkoa) Tarkastele testien merkitsyvyystasoja simuloimalla.

3. Johda Nadaraya-Watson-estimaattori.

4. Sovella Nadaraya-Watson-estimaattoria valitsemaasi k¨ayt¨ann¨on aineistoon.

Kiinnit¨a erityist¨a huomiota Kernel-funktion ja ikkunan leveyden valin- taan.

5. Piirr¨a Uniform-, Epanechnikov-, Biweight-, Triweight- ja Gaussian-Kernel- funktioden kuvaajat, kun|t|<1.

1

Viittaukset

Lataa nyt ( PDF - 1 sivua - 23.07 KB )

LIITTYVÄT TIEDOSTOT

KRYPTOGRAFIA 801698S Loppukoe 28.01.2008 EI LASKIMIA, EI K ¨ANNYK ¨OIT ¨A 1. a) Tiedet¨a¨an, ett¨a Z

[r]

Ei kirjoja, ei muistiinpanoja, ei laskinta.

[r]

Ei-parametrinen regressio

Sovita edellisen teht¨ av¨ an aineistoon paloittain lineaarinen

Ei-parametrinen regressio

Estimoi lmer-funktiolla malli, jossa selitett¨ av¨ an¨ a on verenpaineen muutos, kiinte¨ an¨ a vaikutuksena k¨ asittely ja satunnaisvaikutuksena maa.. Estimoi funktiolla lmer ky-

Ei-parametrinen regressio

Estimoi aineistoon faithful paloittain lineaarinen malli siten, ett¨ a kertoimia on tasoitettu sekamallin avulla4. Vertaa graafisesti saatua sovitetta

Ei-parametrinen regressio Harjoitus 5 22.4.2008 1. Tutki jossakin valitsemassasi aineistossa sovitteen harhan ja varianssin k¨aytt¨aytymist¨a tasoituskertoimen λ funktiona. 2. Osoita, ett¨a astetta p olevan Splini-estimaattorin (kertoimia β

Suorita jossakin valitsemassasi aineistossa harja-estimaattorin tasoitusker- toimen valinta kasvattamalla sovitteen vapausasteita askeltavasti yhdell¨ a2. (jatkoa) Mitk¨ a ovat

Ei-parametrinen regressio Harjoitus 7 6.5.2008 1. Etsi harjoitysty¨osi aineistoon sopiva usean selitt¨aj¨an lokaalinen polynomi- malli. Havainnollista mallia graafisesti. 2. Osoita, ett¨a funktion P LS(g) = (y − g)

Etsi harjoitysty¨ osi aineistoon sopiva usean selitt¨ aj¨ an lokaalinen

Ei-parametrinen regressio

Osoita, ett¨ a luonnollisen tasoittavan kuutiosplinin sekamalliratkaisun kiin- te¨ an osan parametriestimaattien varianssi ei ole riippuvainen tasoitusker- toimen