Neparametrická analýza funkcionálních dat - Kuruczová, Daniela (2016)
Jádrové odhady pro reálná data patří mezi relativně dobře prozkoumané oblasti neparametrické analýzy dat. V této práci se věnujeme zobecnění jádrových metod na nekonečně dimenzionální (funkcionální) prostory. To nám umožňuje rozšířit možné vstupy do jádrových metod, například o náhodné křivky. V rámci názornosti přechodu mezi reálními a funkcionálními daty se v práci zabýváme jen jádrovou regresí. Soustředíme se na odhad vyhlazovacího parametru pomocí čtyř různých metod -- křížové ověřování, metoda penalizačních funkcí, metoda k nejbližších sousedů a metoda Chagny--Roche. V praktické části tyto metody porovnáváme na simulovaných datech a datech z praxe. Ukazuje se, že na simulovaných datech se všechny metody chovají podobně, ale pro data z praxe dostáváme výrazně přesnejší odhady pomocí metod k nejbližších sousedů a Chagny-Roche.