تاريخ الرياضيات
الاعداد و نظريتها
تاريخ التحليل
تار يخ الجبر
الهندسة و التبلوجي
الرياضيات في الحضارات المختلفة
العربية
اليونانية
البابلية
الصينية
المايا
المصرية
الهندية
الرياضيات المتقطعة
المنطق
اسس الرياضيات
فلسفة الرياضيات
مواضيع عامة في المنطق
الجبر
الجبر الخطي
الجبر المجرد
الجبر البولياني
مواضيع عامة في الجبر
الضبابية
نظرية المجموعات
نظرية الزمر
نظرية الحلقات والحقول
نظرية الاعداد
نظرية الفئات
حساب المتجهات
المتتاليات-المتسلسلات
المصفوفات و نظريتها
المثلثات
الهندسة
الهندسة المستوية
الهندسة غير المستوية
مواضيع عامة في الهندسة
التفاضل و التكامل
المعادلات التفاضلية و التكاملية
معادلات تفاضلية
معادلات تكاملية
مواضيع عامة في المعادلات
التحليل
التحليل العددي
التحليل العقدي
التحليل الدالي
مواضيع عامة في التحليل
التحليل الحقيقي
التبلوجيا
نظرية الالعاب
الاحتمالات و الاحصاء
نظرية التحكم
بحوث العمليات
نظرية الكم
الشفرات
الرياضيات التطبيقية
نظريات ومبرهنات
علماء الرياضيات
500AD
500-1499
1000to1499
1500to1599
1600to1649
1650to1699
1700to1749
1750to1779
1780to1799
1800to1819
1820to1829
1830to1839
1840to1849
1850to1859
1860to1864
1865to1869
1870to1874
1875to1879
1880to1884
1885to1889
1890to1894
1895to1899
1900to1904
1905to1909
1910to1914
1915to1919
1920to1924
1925to1929
1930to1939
1940to the present
علماء الرياضيات
الرياضيات في العلوم الاخرى
بحوث و اطاريح جامعية
هل تعلم
طرائق التدريس
الرياضيات العامة
نظرية البيان
Nonparametric Estimation
المؤلف:
Kennedy, P.
المصدر:
A Guide to Econometrics, 5th ed. Cambridge, MA: MIT Press, 1998.
الجزء والصفحة:
...
4-3-2021
1849
Nonparametric Estimation
Nonparametric estimation is a statistical method that allows the functional form of a fit to data to be obtained in the absence of any guidance or constraints from theory. As a result, the procedures of nonparametric estimation have no meaningful associated parameters. Two types of nonparametric techniques are artificial neural networks and kernel estimation.
Artificial neural networks model an unknown function by expressing it as a weighted sum of several sigmoids, usually chosen to be logit curves, each of which is a function of all the relevant explanatory variables. This amounts to an extremely flexible functional form for which estimation requires a nonlinear least-squares iterative search algorithm based on gradients.
Kernel estimation specifies , where
is the conditional expectation of
with no parametric form whatsoever, and the density of the error
is completely unspecified. The
observations
and
are used to estimate a joint density function for
and
. The density at a point
is estimated by seeing what proportion of the
observations are "close to"
. This procedure involves the use of a function called a kernel to assign weights to nearby observations.
REFERENCES:
Kennedy, P. A Guide to Econometrics, 5th ed. Cambridge, MA: MIT Press, 1998.
Pagan, A. R. and Ullah, A. Non-Parametric Econometrics. Cambridge, England: Cambridge University Press, 1997.
Scott, D. W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice and Visualization. New York: Wiley, 1992.
الاكثر قراءة في الاحتمالات و الاحصاء
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
