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October 2020 A note non Nonparametric Regression Modeling using a Density Function
Jakperik DIOGGBAN
Afr. J. Appl. Stat. 7(2): 993-1000 (October 2020). DOI: 10.16929/ajas/2020.993.252

Abstract

The nonparametric regression offers alternative to classical regression analysis when the data are not well behaved or when the classical regression model shows significant lack of fit. In recent years, It has been applied using Kernel estimators and the smoothing splines, but these methods wields some bias of estimation. In this study, a semi-parametric multiplicative bias reduction density function was used to develop a non parametric regression model. Simulation studies conducted showed that the proposed estimator performs better than both the Kernel and the smoothing splines estimators especially with large samples.

La régression nonparamétrique offre une alternative à la regression classique lorsque les données ne sont pas conformes ou lorsqu'il y a defaut d'ajustage. Récemment, cette méthode a été appliquée avec des noyaux et des lissage de splines, avec apparition de biais importants. Ici, nous présentons une méthode semi-paramétrique multiplicatif conduisant à une réduction de biais. Une étude de simulation a été menée pour supporter la méthode, spécialement avec de grands échantillons.

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Jakperik DIOGGBAN. "A note non Nonparametric Regression Modeling using a Density Function." Afr. J. Appl. Stat. 7 (2) 993 - 1000, October 2020. https://doi.org/10.16929/ajas/2020.993.252

Information

Published: October 2020
First available in Project Euclid: 15 January 2021

Digital Object Identifier: 10.16929/ajas/2020.993.252

Subjects:
Primary: 62G07
Secondary: 62G08

Keywords: density estimator , multiplicative semi-parametric bias reduction density function , Nonparametric regression , risk analysis

Rights: Copyright © 2020 The Statistics and Probability African Society

JOURNAL ARTICLE
8 PAGES

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Vol.7 • No. 2 • October 2020
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