Parametr wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości dla zmiennych losowych w badaniach ekonomicznych (Aleksandra Baszczyńska)

Tytuł Parametr wygładzania w estymacji jądrowej funkcji gęstości dla zmiennych losowych w badaniach ekonomicznych Autor Aleksandra Baszczyńska Język polski Wydawnictwo Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego ISBN 978-83-8088-280-5 Rok wydania 2016 Łódź Wydanie 1 ilość stron 200 Format pdf Spis treści Indeks oznaczeń i symboli 7
Wprowadzenie 11

Rozdział 1. Estymacja nieparametryczna funkcji gęstości 15
1.1. Uwagi wstępne 15
1.2. Estymacja jądrowa funkcji gęstości 26
1.3. Miary precyzji estymacji jądrowej funkcji gęstości 38
1.4. Estymacja jądrowa pochodnych funkcji gęstości 42

Rozdział 2. Typy funkcji jądra 47
2.1. Uwagi wstępne 47
2.2. Tradycyjne funkcje jądra 49
2.3. Funkcje jądra wyższych rzędów 55
2.4. Gładkie wielomianowe funkcje jądra 57
2.5. Funkcje jądra o najmniejszej wariancji 59
2.6. Funkcje jądra adekwatne 61
2.7. Kanoniczne funkcje jądra 66
2.8. Asymetryczne sześcienne funkcje jądra 70
2.9. Funkcje jądra wykorzystywane w estymacji funkcji gęstości z ograniczonym nośnikiem 71

Rozdział 3. Metody wyboru parametru wygładzania 93
3.1. Uwagi wstępne 93
3.2. Metody odwołania do rozkładu 100
3.3. Metody kroswalidacyjne 103
3.4. Metody podstawiania 111
3.5. Inne metody wyboru parametru wygładzania 113
3.6. Badanie własności wybranych metod wyboru parametru wygładzania 114
3.7. Zastosowanie metody wyboru parametru wygładzania opartej na uogólnionej średniej harmonicznej w estymacji jądrowej funkcji gęstości 149

Rozdział 4. Parametr wygładzania w estymacji jądrowej wielowymiarowej funkcji gęstości 157
4.1. Uwagi wstępne 157
4.2. Produktowa i radialna funkcja jądra 157
4.3. Wybór macierzy parametrów wygładzania 164

Rozdział 5. Parametr wygładzania w wykorzystaniach ekonomicznych estymacji jądrowej funkcji gęstości 167
5.1. Uwagi wstępne 167
5.2. Analiza kondycji przedsiębiorstw 168
5.3. Analiza wskaźników cen towarów i usług konsumpcyjnych 172

Zakończenie 179
Literatura 183
Smoothing Parametr in Kernel Density Estimation for Random Variables in Economic Researches. Summary 191
Spis rysunków 195
Spis tablic 197
Od Redakcji 199