SlideServe
Télécharger Obtenir Pro
Menu
Accueil Pro
Préférences
ApparenceLight Aide et commentaires
© SlideServe · v2026

Nonparametric Regression

lydia-robles avatar
lydia-robles
19 diapositives · 1.1K Views · Nov 19, 2014

Nonparametric Regression. -m(x) is a general function that relates x to y. This specification includes the linear regression model as a special case. -Now we must estimate a function rather than just two parameters. -Nonparametric: No parameters. Nonparametric Regression.

Nonparametric Regression - slide 1
01 / 19Nonparametric Regression
1 / 17

Télécharger la présentation

Nonparametric Regression
Une image / un lien ci-dessous est fourni (tel quel) pour télécharger la présentation

Politique de téléchargement : le contenu du site vous est fourni TEL QUEL pour votre information et votre usage personnel ; il ne peut être vendu, concédé sous licence ni partagé sur d’autres sites sans l’accord de son auteur.Le contenu vous est fourni TEL QUEL, pour votre information et votre usage personnel uniquement. Téléchargez la présentation en cliquant sur ce lien. Lors du téléchargement, si vous ne parvenez pas à télécharger une présentation, l’éditeur a peut-être supprimé le fichier de son serveur.Pendant le téléchargement, si vous ne parvenez pas à obtenir une présentation, le fichier a peut-être été supprimé par l’éditeur.

F I N

Plus de contenu associé

Transcription de la présentation

  1. Nonparametric Regression -m(x) is a general function that relates x to y. This specification includes the linear regression model as a special case. -Now we must estimate a function rather than just two parameters. -Nonparametric: No parameters.

  2. Nonparametric Regression • There are a variety of techniques for estimating these functions. One popular method is the local polynomial regression estimator: • This seems rather complicated?

  3. Nonparametric Regression • It turns out that this “intuitive method” is a special case of the general procedure: • We can make improvements by estimating the function over a fine grid and assigning weights to the data points within the shaded region.