Wybrane nieparametryczne metody regresji i ich zastosowania

• Autorzy: Joanna Trzęsiok

Warianty tytułu

Some Nonparametric Methods of Regression and Their Applications

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W referacie zostaną przedstawione wybrane nieparametryczne metody regresji oparte na funkcjach składanych. Zostanie opisana metoda krzywych składanych w przestrzeni jednowymiarowej, a następnie pewne jej uogólnienie na przestrzeń wielowymiarową, czyli metoda MARS. Metody te zostaną zastosowane do danych dotyczących rynku wydawniczego. Badania empiryczne będą przeprowadzone za pomocą programu statystycznego R. (fragment tekstu)

EN

In this article two nonparametric methods of regression are presented. One of them uses spline function to build regression model in univariate space. The other - multivariate adaptive regression splines (MARS) is a generalization of that approach in high dimensional space. An example is given for illustration. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele regresji; Regresja nieparametryczna

EN

Regression models; Nonparametric regression

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2004
• Tom: 11
• Numer: nr 1022 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 107--115

Twórcy

autor

Joanna Trzęsiok

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Friedman J.H., Multivariate Adaptive Regression Splines,, Annals of Statistics" 1991, nr 19, s. 1-141.
• Gatnar E., Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.
• Hastie Т., Tibshirani R., Friedman J.H., The Elements of Statistical Learning, Springer-Verlag, New York 2001.
• Venables W.N., Modem Applied Statistics with S-PLUS, Springer-Verlag, New York 1997.