text stringlengths 0 1.95k |
|---|
мал, то модель начинает следовать за случайными флуктуациями наблюдений и |
недосглаженная кривая будет выглядеть чересчур извилистой. |
Рис. 7.3. Аппроксимация ряда СКОРОСТЬ ядерной регрессией с различной шириной окна h |
Сложность проблемы здесь в том, что если попытаться минимизировать |
традиционный критерий качества модели – среднеквадратичную ошибку регрессии в |
точках исходной выборки, то она устремится к нулю и выберет окно минимальной |
ширины с одним единственным значением (т.е. каждое наблюдение будет объясняться |
только им самим). Такое сглаживание нас, конечно, не устраивает, поэтому разумной |
альтернативой поиска оптимального h будут внешние критерии – два варианта функции |
кросс-проверки (см. выше разделы 3.4, 4.6, 6.1): |
CV |
2 |
)( |
h |
= |
1 |
n |
n |
å = |
i |
1 |
( |
y |
i |
y |
-- |
ˆ |
1 |
( |
x |
i |
)) |
2 |
или |
hCV |
)( |
1 |
= |
1 |
n |
n |
å = |
i |
1 |
y |
i |
y |
-- |
ˆ |
1 |
( |
x |
i |
) |
( |
) |
ix |
y- |
ˆ 1 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.