Nonparametric estimation of the derivative of function via the Bezier curve

베지에 곡선을 이용한 함수의 미분에 대한 비모수적 추정

  • 김충락 ((609-735) 부산시 금정구 장전동 산30, 부산대학교 통계학과) ;
  • 정미선 ((609-735) 부산시 금정구 장전동 산30, 부산대학교 통계학과) ;
  • 김형순 ((609-735) 부산시 금정구 장전동 산30, 부산대학교 통계학과)
  • Published : 1998.03.01

Abstract

It is quite that we have to estimate the derivative of the regression function. The Bezier curve, rarely known to statisticians, is very popular in computer graphics area. In this paper, we use nonparametric method via the Bezier curve, and apply this method to real data set. This method seems to be very easy to compute and can be easily applied to other smoothing techniques.

주어진 자료를 회귀모형에 적합시켜 적합된 함수의 미분을 구해야 하는 경우가 흔히 있다. 본 논문에서는 베지에 곡선을 이용하여 비모수적으로 추정하는 방법을 소개하고, 실제 자료에 적용시킨다. 이 방법의 장점은 원하는 차수의 미분이 가능할 뿐만 아니라, 비모수 추정에 따르는 커널의 선택과정이 필요없고 단지 평활모수만 선택하면 된다.

Keywords

References

  1. ph. D. Thesis, University of Paris Essay de definition numerique des courbes et des surfaces experimentals Bezier, P.
  2. Computing v.19 Cubic B-spline curves and surfaces in computer aided geometric design Boehm, W.
  3. Spline Smoothing and Nonparametric Regression Eubank, R. L.
  4. Smoothing Techniques for Curve Estimation Kernel estimation of regression functions Gasser, Th;Muller, H. G.;Th. Gasser(ed.);M. Rosenblatt(ed.)
  5. Journal of the Royal Statistical Society. Ser. B. v.47 Kernels for nonparametric curve estimation Gasser, Th.;Muller, H. G.;Mammitzsch, V.
  6. Proceedings of 96 ASA Conference Nonparametric density estimation via the Bezier curve Kim, C.
  7. Smoothing technique via the Bezier curve Kim, C.;Kim, W.;Hong, C.;Park, B.
  8. Annals of Statistics v.12 Smooth optimal kernel estimators of densities, regression curves and modes Muller, H. G.
  9. Ananals of Statistics v.12 Smooth optimal kernel estimators of densities, regression curves and modes Muller,H.G.