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논문 기본 정보
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- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제3호
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 365 - 376 (12page)
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Interval-valued data, a type of symbolic data, is given as an interval in which the observation object is not a single value. It can also occur frequently in the process of aggregating large databases into a form that is easy to manage. Various regression methods for interval-valued data have been proposed relatively recently. In this paper, we introduce a nonparametric regression model using the kernel function and a nonlinear regression model for the interval-valued data. We also propose applying the local linear regression model, one of the nonparametric methods, to the interval-valued data. Simulations based on several distributions of the center point and the range are conducted using each of the methods presented in this paper. Various conditions confirm that the performance of the proposed local linear estimator is better than the others.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Regression model using kernel function
3. Nonlinear regression model
4. Simulation studies
5. Conclusion
References
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