Jak, Aby Decydował O Wyborze Lokalnej Przepustowości Przez Całą Drogę Szacowania Regresji Jądra

Przywróć komputer do maksymalnej wydajności w ciągu kilku minut!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj ASR Pro
  • Krok 2: Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • Krok 3: Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces przywracania
  • Pobierz oprogramowanie, aby naprawić komputer, klikając tutaj.

    W ciągu kilku dni niektórzy nasi indywidualni klienci napotkali znany kod kuponu błędu podczas wybierania informacji lokalnych podczas oceny regresji jądra. Ta okoliczność może wystąpić z powodu kilku elementów. Porozmawiajmy o tym teraz.

    Ten

    Ten artykuł zawiera szybkie szczegóły dotyczące szacowania lokalnej regresji jądra. Obliczeniowe i algorytmiczne nowe kryteria uzyskania uogólnienia wariantów są przedstawione w charakterystyce, a także w iteracyjnych regułach wtyczek Brockmanna, Gassera i Herrmanna. nowość Ten selektor szybkości transmisji może obsługiwać heteroskedastyczność i można go również wypróbować w przypadku samolotów nierównoodległych. badanie symulacyjne wzmacnia artykuł. Konwencjonalne podejścia do nieparametrycznej estymacji regresji wykorzystują nawet operacje liniowe, takie jak eliminacja jądra, zakres ortogonalny lub wygładzanie splajnów. Techniki z ogromnym globalnym ustawieniem end-to-distance. Dopracowane sugestie różnią się lokalnie ustawieniami odległości. Ostatnio zainteresowanie metodami bliży wzrosło ze względu na powrót do badań medycznych nad lokalnie wszechstronnymi metodami falkowymi. Te metody falkowe czerpią korzyści z szerokiego zakresu zagrożeń związanych z uczeniem funkcjonalnym z niemal optymalnej asymptotyki zastosowanej w praktyce. Jednakże, na przykład, metody klasyczne powstają w wyniku domowych szacunków jądra o różnej zdolności do przenoszenia, które mogą konkurować z najnowszymi metodami, przynajmniej w praktycznych założeniach. Może to wynikać z dużego doświadczenia i ostatnio opracowanych innowacyjnych układów algorytmów. (Niektóre aspekty teoretyczne omawiają Hall, Patil Martin alors al.) Ponadto metody klasyczne powinny być łatwo przekształcane w bardziej ogólne modele regresji bez utraty ich szeroko stosowanej struktury, jak to prawdopodobnie wykaże propozycja każdego artykułu.

    Wybór przepustowości

    Wybór informacji używanych do oszacowania gęstości jądra ma ostatnio praktyczne implikacje dla wartości regresji jądra. Wprowadzono kilka podstawowych selektorów przepustowości regresji, po wprowadzeniu wtyczek, a także pomysłów na walidację krzyżową, porównywalnych z tymi wymienionymi w sekcji 2.4. Dla uproszczenia, mój partner i ja najpierw przedstawiamy krótki przegląd wszystkich podobnych wtyczek do lokalnej regresji prostej w jednym predyktorze ciągłym. Następnie skupiamy się na sprawdzeniu aktualnego przekroju najmniejszych kwadratów (LSCV; po prostu CV) po prostu weryfikacja projektu krzyżowego może być z łatwością wielokrotnie do skomplikowanych parametrów, jak pokazano nosząc ostatnią sekcję. 5.1.

    Podobnie jak w przypadku dzielenia kde, pierwszy krok wyboru danych jest kluczowym wyróżnieniem kryterium błędu, a także odpowiedni jest wynik (hatm(cdot;p,h).). nagłówek(cdot;p,h),)

    [rozpocznij*mathrmISE[hatm(cdot;p,h)] :=&,int(hatm(x;p,h)-m(x))^2f(x),mathrmdx,endalign*]

    jest często widywany. Zauważ, kto wydaje się, że ta definicja jest nadal bardzo podobna do ISE kde, z wyjątkiem tego, że do (f) może powstać przez ważenie kwadratu różnicy: naprawdę ważne jest, aby zminimalizować błąd obliczeń w obszarach, gdzie (X) jest bardziej gęsty niż . W rezultacie tego typu brak definicji pomaga zwrócić uwagę na (hatm(cdot;p,h)) problemy z ostatnimi (m) kosztami prywatności w regionach, w których obecnie jest praktycznie n ‘danych .ISE145

    (hatm(cdot;p,h)) zdecydowanie jest wartością nieliniową, która szybko zależy od wyboru dokładnego ((X_1,Y_1),ldots,(X_n,Y_n). ) . . Aby uniknąć niedogodności, Twoje warunkowe 146 MISE często uzupełnia:

    [rozpocznij*mathrmMISE[hatm(cdot;p,h)&|X_1,ldots,X_n]n:=&,mathbbEleft[mathrmISE[hatm(cdot;p,h)]|X_1,ldots,X_nright]n=&,intmathbbEleft[(hatm(x;p,h)-m(x))^2|X_1,ldots,X_nright]f(x),mathrmdxn=&,intmathrmMSEleft[hatm(x;p,h)|X_1,ldots,X_nright]f(x),mathrmdx (hatm(cdot;p,h) ).Jest anendalign*]

    wyraźne skupienie się na znalezieniu przepustowości, która minimalizuje ten doskonały błąd

    [rozpocznij*h_mathrmBET:=argmin_h>0mathrmBET[hatm(cdot;p,h)|X_1,ldots,X_n],endalign*]

    ale jest to duży nierozwiązywalny problem ze względu na brak ekspresowych wyrażeń. Jednak ponieważ większość MISE wykorzystuje zależną integrację MSE, asymptotyczne wyniki można wyrazić wprost.

    W każdym przypadku lokalnej liniowej zależnej regresji, odchylenie standardowe odpowiada temu warunkowemu przesunięciu kwadratowemu (4.16) i różnicy (4.17), również podanym w Twierdzeniu 4.1. Tworzy to warunkowy (hatm(cdot;p,h),) jeśli chodzi o amis (p=0,1) Id=”eq:amise-kre”>[beginalignmathrmAMISE[hatm(cdot;p,h)|X_1,ldots,X_n]=&,h^4int:

    Jeśli (p=1,) kolejne optymalne dane AMISE id=”eq:hamise-kre”>[beginalignh_mathrmAMISE=left[fracR(K)intsigma^2(x),mathrmdxmu_2^2(K)theta_22(m)nright]^1/5,tag4 < na p>

    lokalne zbieranie przepustowości w szacowaniu regresji jądra

    gdzie

    [rozpocznij*theta_22(m):=int(m”(x))^2f(x),mathrmdxendalign*]

    Zachowuje się podobnie do „krzywizny ważonej gęstością skojarzonej z (m)” i zazwyczaj jest podobny do terminu „pełna krzywizna kota (r(f”)), który pojawia się w wersji 2.4.

    Ćwiczenie 4.11 Ty definiujesz (4 Po (mathrmamise[hatm(cdot;p,h)|x_1,ldots,x_n]). 20) Twierdzenie 4.1.

    Ćwiczenie 4.12 Określ (4 po.21) Dla (h_mathrmamise) pożądane wyrażenie z (mathrmAMISE[ hatm( 1,h cdot ; )|X_1,ldots,X_n] Ustalmy następnie ) odpowiednie wykorzystanie transferu danych AMISE (hatm(cdot;0,h) for.touches )

    Bez względu na ustawienia masy, wbrew sobie może się okazać, że najlepszej przepustowości AMISE nie da się łatwo wybrać, ponieważ wiadomo, że jest ona związana z krzywizną (m,)(theta_22 ( m),). faktycznie potrzebne. Co gorsza (4,.21) również zależy od zintegrowanej odmiany zależnej (intsigma^2(x),mathrmdx,), która jest zbyt nieznana.

    Zasady dotyczące wtyczek

    Sposób zasugerowania (theta_22(m)) i po prostu (intsigma^2(x),mathrmdx,) w selektorze postów w skali normalnej lub (wtyczka selektora zerowej rangi vu) w Sekcja 2.4.1 jest opisana w sekcji 4.2 w Fan Ainsique (1996) gijbels. Tutaj zastosowano parametryczne dopasowanie oparte na dowolnym czasie, głównie do wielomianu kwarcowego 147(hatboldsymbolalpha):

    [beginalign*hatm_Q(x)=hatalpha_0+sum_j=1^4hatalpha_jx^j,endalign*]

    Gdzie jest nasza dziedzina? Cytat z ((X_1,Y_1),ldots,(X_n,Y_n).) Drugi wynik tego Go-Quartu

    [rozpocznij*hatm_Q”(x)=2hatalpha_2+6hatalpha_3x+12hatalpha_4x^2.endalign*]

    Ponadto (theta_22(m)) może zostać napisane podczas oczekiwania, co motywuje do ponownej oceny Monte Carlo:

    [rozpocznij*theta_22(m)=mathbbE[(m”(X))^2]w przybliżeniufrac1nsum_i=1^n(m”(X_i))^2=:hattheta_22(m). Mieć każdą możliwośćendalign*]

    Stąd dwa szacunki dotyczące sterydów anabolicznych, wielu z nas zastępuje (theta_22(m)) (hattheta_22(hatm_Q)) wewnątrz (4.21).

    lokalny wybór przepustowości w szacowaniu regresji jądra

    Zostaje nam analiza (intsigma^2(x),mathrmdx,), którą możemy założyć, aby umożliwić im bądź homoscedastyczny, a następnie oblicz wzajemną wariancję za pomocą 148< /sup > /p >

    [rozpocznij*hatsigma_Q^2 :=frac1n-5sum_i=1^n(Y_i-hatm_Q(X_i))^2 <.endalign*]

    Chociaż zakładamy, że wariancja może być o wiele większa niż wsparcie y, (X) plus (gdy nie ma danych), zespół ludzki może również użyć (intsigma^2 (x ),mathrmdx ) Zastąp ((X_(n)-X_(1))hatsigma_Q^2,)149 ekskluzywnym przypuszczeniem i uzyskaj kontrolę nad informacjami kciuka selektor (RT )< /p>

    Przywróć komputer do maksymalnej wydajności w ciągu kilku minut!

    Czy Twój komputer działa wolno i stale wyświetla błędy? Czy zastanawiałeś się nad zmianą formatu, ale nie masz czasu ani cierpliwości? Nie bój się, drogi przyjacielu! Odpowiedź na wszystkie Twoje problemy z komputerem jest tutaj: ASR Pro. To niesamowite oprogramowanie naprawi typowe błędy komputera, ochroni Cię przed utratą plików, złośliwym oprogramowaniem, awariami sprzętu i zoptymalizuje komputer pod kątem maksymalnej wydajności. Dopóki masz ten program zainstalowany na swoim komputerze, możesz pożegnać się z tymi frustrującymi i kosztownymi problemami technicznymi!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj ASR Pro
  • Krok 2: Otwórz program i kliknij „Skanuj”
  • Krok 3: Kliknij „Napraw”, aby rozpocząć proces przywracania

  • Pobierz oprogramowanie, aby naprawić komputer, klikając tutaj.