

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
1963
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

قسم الشؤون الفكرية يصدر كتاباً يوثق تاريخ السدانة في العتبة العباسية المقدسة
"المهمة".. إصدار قصصي يوثّق القصص الفائزة في مسابقة فتوى الدفاع المقدسة للقصة القصيرة
(نوافذ).. إصدار أدبي يوثق القصص الفائزة في مسابقة الإمام العسكري (عليه السلام)