کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10327529 | 681237 | 2013 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Statistical inference and visualization in scale-space using local likelihood
ترجمه فارسی عنوان
استنتاج آماری و تجسم در فضای مقیاس با استفاده از احتمال محلی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل های خطی کلی، احتمال محلی، هموار چندجملهای محلی، مقیاس فضا، اهمیت آماری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
SiZer (SIgnificant ZERo crossing of the derivatives) is a graphical scale-space visualization tool that allows for exploratory data analysis with statistical inference. Various SiZer tools have been developed in the last decade, but most of them are not appropriate when the response variable takes discrete values. In this paper, we develop a SiZer for finding significant features using a local likelihood approach with local polynomial estimators. This tool improves the existing one (Li and Marron, 2005) by proposing a theoretically justified quantile in a confidence interval using advanced distribution theory. In addition, we investigate the asymptotic properties of the proposed tool. We conduct a numerical study to demonstrate the sample performance of SiZer using Bernoulli and Poisson models using simulated and real examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 57, Issue 1, January 2013, Pages 336-348
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 57, Issue 1, January 2013, Pages 336-348
نویسندگان
Cheolwoo Park, Jib Huh,