|
On the nonparametric estimation of the functional regression based on censored data under strong mixing condition
[О непараметрической оценке функциональной регрессии на основе цензурированных данных в условиях сильного перемешивания]
Farid Leulmia, Sara Leulmia, Soumia Kharfouchib a University Frères Mentouri, Constantine, Algeria
b University Salah Boubnider, Constantine, Algeria
Аннотация:
В этой статье мы занимаемся локальной линейной непараметрической оценкой функции регрессии в модели цензуры, когда ковариаты принимают значения в полуметрическом пространстве. Затем мы устанавливаем поточечную почти полную сходимость со скоростью предложенной оценки, когда выборка представляет собой последовательность сильного перемешивания. Для дальнейшего подтверждения наших теоретических результатов было проведено имитационное исследование, иллюстрирующее хорошую точность изучаемого метода.
Ключевые слова:
функциональные данные, подвергнутые цензуре данные, локально смоделированная регрессия, почти полная конвергенция, сильное перемешивание.
Получена: 04.02.2022 Исправленный вариант: 09.03.2022 Принята: 10.05.2022
Образец цитирования:
Farid Leulmi, Sara Leulmi, Soumia Kharfouchi, “On the nonparametric estimation of the functional regression based on censored data under strong mixing condition”, Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 15:4 (2022), 523–536
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/jsfu1018 https://www.mathnet.ru/rus/jsfu/v15/i4/p523
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 48 | PDF полного текста: | 31 | Список литературы: | 10 |
|