Literatura

[1] Anděl, J.: Základy matematické statistiky. Matfyzpress, Praha (2005) ISBN 80-86732-40-1

[2] Forbelská, M., Koláček, J.: Pravděpodobnost a statistika I. Elektronický učební text, Masarykova unverzita, Brno (2012)

[3] Horová, I., Koláček, J., Zelinka, J.: Kernel Smoothing in Matlab. Theory and Practise of Kernel Smoothing. World Scientific, Singapur (2012) ISBN 978-981-4405-48-5

[4] Horová, I., Vieu, P., Zelinka, J.: Optimal Choice of Nonparametric Estimates of a Density and of its Derivatives. Statistics & Decisions 20, 355- 378 (2002)

[5] Horová, I., Zelinka, J.: Contribution to the bandwidth choice for kernel density estimates. Comput. Stat. 22, 31-47 (2007)

[6] Köhler, M., Schindler, A., Sperlich, S.: A Review and Comparison of Bandwidth Selection Methods for Kernel Regression. Discussion Paper No. 95, Georg-August-Universität Göttingen (2011)

[7] Koláček, J.: Jádrové odhady regresní funkce. Disertační práce, Masarykova univerzita, Brno (2005)

[8] Müller, H.-G.: Nonparametric regression analysis of longitudinal data. Springer, New York (1988) ISBN 978-0-387-96844-5

[9] Müller, H.-G.: Smooth optimum kernel estimators near endpoints. Biometrika 78, 521-530 (1991)

[10] Scott, D.W., Gorry, G.A., Hoffman, R.G., Barboriak, J.J., Gotto, A.M.: A new approach for evaluating risk factors in coronary artery disease: a study of lipid concentrations and severity of disease in 1847 males. Circulation 62, 477-484 (1980)

[11] Scott, D.W.: Multivariate density estimation: Theory, practise, and visualization. Wiley, New York (1992) ISBN 0-471-54770-0

[12] Silverman, B.W.: Density estimation for statistics and data analysis. Chapman and Hall, London (1986) ISBN 0-412-24620-1

[13] Vopatová, K.: Volba vyhlazovacích parametrů pro jádrové odhady hustot. Disertační práce, Masarykova univerzita, Brno (2011)

[14] Wand, M.P., Jones, M.C.: Kernel Smoothing. Chapman and Hall, London (1995) ISBN 0-412-55270-1