Applying the least squares cross-va

Applying the least squares cross-validation method of Sun and Li (2011) to model
(2), we obtain the bandwidths for each pair: h∗ = 0.1808203, h∗ = 0.2193756,
and h∗ = 0.8089695. It is known that the least squares cross validation (LS-CV)
method can sometimes select a bandwidth value too small (under-small) and lead to
a wiggly fitted curve. This indeed happens for the US–Japan data case. We therefore
multiply the LS-CV bandwidth h∗ by a factor of 1.5 to get the bandwidth for our
regression h JP = 0.3290634

Kết quả (Việt) 1:

Áp dụng phương pháp xác nhận qua tối thiểu của Sun và Li (2011) cho mô hình(2), chúng tôi có được băng thông cho từng cặp: h∗ = 0.1808203, h∗ = 0.2193756,và h∗ = 0.8089695. Nó được tìm thấy rằng việc tối thiểu qua xác nhận (LS-CV)phương pháp có thể đôi khi chọn một băng thông có giá trị quá nhỏ (dưới nhỏ) và dẫn đếnmột đường cong lắp wiggly. Điều này thực sự xảy ra đối với trường hợp dữ liệu Hoa Kỳ-Nhật bản. Chúng tôi do đónhân LS-CV băng thông h∗ bởi một nhân tố của 1.5 để có được băng thông cho chúng tôihồi qui h JP = 0.3290634

Kết quả (Việt) 2:

Áp dụng các hình vuông ít nhất là phương pháp cross-validation của Sun và Li (2011) để mô hình
(2), chúng ta có được băng thông cho mỗi cặp: h * = 0,1808203, h * = 0,2193756,
và h * = 0,8089695. Được biết, các hình vuông ít nhất vượt qua xác nhận (LS-CV)
phương pháp đôi khi có thể lựa chọn một giá trị băng thông quá nhỏ (dưới nhỏ) và dẫn đến
một Wiggly trang bị cong. Điều này thực sự xảy ra đối với trường hợp dữ liệu của Mỹ-Nhật Bản. Do đó chúng tôi
nhân LS-CV băng thông h * bởi một yếu tố của 1,5 để có được băng thông cho chúng ta
hồi quy h JP = 0,3290634