Elección del parámetro de suavización óptimo en el problema de la selección de variables en regresión no-paramétrica a través de una solución numérica

Presentamos a continuación un estudio de simulación acerca de la elección del parámetro de suavización óptimo en el problema de selección de variables en regresión no-paramétrica implementando una solución numérica. También se diseña un mecanismo computacional que permite la selección automática del...

Full description

Autores:

Triana Lozano, Marco Antonio

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:

2004

Institución:

Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:

Repositorio UNAB

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/3295

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/20.500.12749/3295

Palabra clave:

Regression analysis
Simulation methods
Parameter estimation
Estimation theory
Systems engineering
Investigations
Analysis
Regression analysis
Non-parametric regression
Kernel estimators
Selection of variables
Smoothing
Smoothing parameter
Quasi-residuals
Bandwidth
Análisis de regresión
Métodos de simulación
Estimación de parámetros
Teoría de la estimación
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Análisis
Análisis de regresión
Regresión no-paramétrica
Estimadores Kernel
Selección de variables
PPR
Suavización
Parámetro de suavización
Cuasi-residuales
Ancho de banda

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openAccess

License

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