Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "kernel estimation" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Proposal of New Cluster Analysis Algorithm
Propozycja nowego algorytmu do analizy skupień
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Tematy:
cluster analysis
density estimation
kernel estimation
Epanechnikov kernel
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905670.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
One of well-known groups of cluster analysis methods is the group of methods based on density estimation. In the paper we propose a new method of defining dusters which consists of two steps. In the first step we find local maxima of the joint distribution thus establishing clusters centres. In the second step we assign observations to one of existing clusters centres. The number of clusters is assumed to be known. In both steps we use similar technique based on the kernel density estimator with the Epanechnikov kernel. The performance of the method is analyzed in an example of application to the Gordon (1999) data. In the analysis the Rousseeuw indices are used to assess clusters cohesion as well as and some comparisons with other methods of defining clusters are presented. The results look promising.
Jedną z dobrze znanych grup metod analizy skupień są metody oparte na szacowaniu gęstości. W artykule zaproponowana jest nowa metoda wyszukiwania skupień, która składa się z dwóch kroków. W pierwszym kroku znajdujemy maksima lokalne rozkładu łącznego, które przyjmujemy jako centra skupień. W drugim kroku każda obserwacja przyłączana jest do jednego z centrów. Zakładamy z góry liczbę skupień. W obydwu krokach używamy tej samej techniki opartej na estymatorze jądrowym funkcji gęstości z jądrem Epanecznikowa. Działanie metody jest przeanalizowane na przykładzie danych Gordona (1999). W analizie wykorzystano indeksy Rousseeuwa spoistości skupień, jak również przedstawiono porównanie z innymi metodami analizowania skupień. Wyniki wyglądają obiecująco.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probability Function Estimation for the Maximum Precipitation Model Using Kernel Estimators
Autorzy:
Karczewski, Maciej
Kaźmierczak, Bartosz
Michalski, Andrzej
Kuchar, Leszek
Tematy:
maximum precipitation
kernel estimation
hydrology
Pokaż więcej
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174916.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The distribution of maximum rainfall level is not a homogeneous phenomenon and is often characterised by multimodality and often the phenomenon of the heavy right-hand tail. Modelling this phenomenon using classic probability distributions leads to ignoring multimodality, thus underestimating or overestimating the predicted values in the tail tails – the most important from the point of view of safe dimensioning of drainage systems. To avoid the difficulties mentioned above, a non-parametric kernel estimator method of maximum precipitation density function was used (in the example of rainfall data from a selected station in Poland). The methodology proposed in the paper (for use on any rainfall data from other meteorological stations) will allow the development of more reliable local models of maximum precipitation.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ON THE RESAMPLING METHOD IN SAMPLE MEDIAN ESTIMATION
Autorzy:
Kończak, Grzegorz
Tematy:
bootstrap
kernel estimation
small sample
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/655825.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Bootstrap is one of the resampling statistical methods. This method was proposed by B. Efron. The main idea of bootstrap is to treat the original sample of values as a stand-in for the population and to resample with replacement from it repeatedly. Bootstrap allows estimation of the sampling distribution of almost any statistics using only very simple methods. This paper presents a modification of a resampling procedure based on bootstrap sampling. The proposal leads to sampling from population with density function f(x), where f(x) is estimated based on the kernel estimation. The properties of the method were analyzed in the median estimation in Monte Carlo study.The proposal could be useful for the parameters estimation in the case of a small sample. This method could be used in quality control procedures such as control charts or in the acceptance sampling.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An approximate necessary condition for the optimal bandwidth selector in kernel density estimation
Autorzy:
Gajek, L.
Lenic, A.
Tematy:
bandwidth selection
kernel density estimation
resampling
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340710.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
An approximate necessary condition for the optimal bandwidth choice is derived. This condition is used to construct an iterative bandwidth selector. The algorithm is based on resampling and step-wise fitting the bandwidth to the density estimator from the previous iteration. Examples show fast convergence of the algorithm to the bandwidth value which is surprisingly close to the optimal one no matter what is the initial knowledge on the unknown density.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
BIAVERAGE AND MULIMODALITY IN INVESTIGATING DISTRIBUTION OF ELECTRICITY PRICES
Autorzy:
Baszczyńska, Aleksandra
Pekasiewicz, Dorota
Tematy:
kernel estimation
Hartigan test
dip statistic
biaverage
one-day-ahead market
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/655941.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
In the paper chosen statistical methods concerning analysis of random variable distributions are presented. Investigating modality of distribution is one of the most interesting and important stages in random variable analysis. Among others, the following methods can be used: kernel density estimation, the Hartigan test of unimodality and the biavarage. The example showing application of these methods from the one-day-ahead market of electricity is presented.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalized kernel regression estimate for the identification of Hammerstein systems
Autorzy:
Mzyk, G.
Tematy:
system Hammersteina
regresja nieparametryczna
estymacja jądra
Hammerstein system
nonparametric regression
kernel estimation
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929610.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
A modified version of the classical kernel nonparametric identification algorithm for nonlinearity recovering in a Hammerstein system under the existence of random noise is proposed. The assumptions imposed on the unknown characteristic are weak. The generalized kernel method proposed in the paper provides more accurate results in comparison with the classical kernel nonparametric estimate, regardless of the number of measurements. The convergence in probability of the proposed estimate to the unknown characteristic is proved and the question of the convergence rate is discussed. Illustrative simulation examples are included.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of nuisance parameters for inference based on least absolute deviations
Autorzy:
Niemiro, Wojciech
Tematy:
least absolute deviations
kernel density/regression estimation
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1340477.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Statistical inference procedures based on least absolute deviations involve estimates of a matrix which plays the role of a multivariate nuisance parameter. To estimate this matrix, we use kernel smoothing. We show consistency and obtain bounds on the rate of convergence.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Smoothing parameter values in automatic choice procedure and in acceptable interval in the kernel density estimation
Wartości parametru wygładzania w automatycznej procedurze i w przedziałach akceptowalnych w jądrowej estymacji funkcji gęstości
Autorzy:
Baszczyńska, Aleksandra
Tematy:
kernel density estimation, smoothing parameter, kernel function, automatic choice
estymacja jądrowa funkcji gęstości, parametr wygładzania, funkcja jądra, wybór automatyczny
Pokaż więcej
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/699886.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
https://doi.org/10.26485/0459-6854/2018/68.3/4 Automatyczna procedura określania parametrów metody jądra pozwala na jednoczesny wybór dwóch parametrów metody: funkcji jądra i parametru wygładzania. To podejście upraszcza procedurę wyboru parametrów, a jednocześnie zapewnia dobre właściwości estymatorów jądra. Drugą procedurą, która jest w pracy, jest akceptowalny odstęp wartości parametrów wygładzania, co pozwala na bardziej uogólnione podejście do wyboru parametru wygładzania w szacowaniu jądra. W artykule przedstawiono wyniki analizy wartości parametrów wygładzania, ustalonych w procedurze automatycznej oraz procedury akceptowalnego odstępu wartości parametrów wygładzania w oszacowaniu funkcji gęstości. Porównanie tych wartości odbywa się w oparciu o wyniki stosowania metod symulacji. Na podstawie badań symulacyjnych proponuje się i przeanalizuje nowe odstępy wartości parametrów wygładzania.
https://doi.org/10.26485/0459-6854/2018/68.3/4 Automatic procedure for determining the parameters of kernel method, allows the simultaneous selection of two method parameters: kernel function and smoothing parameter. This approach simplifies the procedure for parameters selection and at the same time provides a good properties of kernel estimators. The second procedure regarded in the paper is the acceptable interval of values of smoothing parameter, allowing for a much more generalized approach in choosing the smoothing parameter in the kernel estimation. The results of the smoothing parameter values comparison, where these values are set in the automatic procedure and the procedure of the acceptable interval of smoothing parameters values in the estimation of density function, are presented in the paper. Comparison of these values is made basing on the results of applying the simulation methods. Basing on simulation studies results new intervals of values of smoothing parameter are proposed and analyzed.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Two stage EMG onset detection method
Autorzy:
Drapała, J.
Brzostowski, K.
Szpala, A.
Rutkowska-Kucharska, A.
Tematy:
EMG signal processing
real EMG recordings
expectation-maximization
kernel density estimation
event detection
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229365.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Detection of the moment when a muscle begins to activate on the basis of EMG signal is important task for a number of biomechanical studies. In order to provide high accuracy of EMG onset detection, we developed novel method, that give results similar to that obtained by an expert. By means of this method, EMG is processed in two stages. The first stage gives rough estimation of EMG onset, whereas the second stage performs local, precise searching. The method was applied to support signal processing in biomechanical study concerning effect of body position on EMG activity and peak muscle torque stabilizing spinal column under static conditions.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies