Журнал СФУ. Математика и физика / О непараметрической оценке функциональной регрессии на основе цензурированных данных в условиях сильного перемешивания

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Математика и физика. 2022 15 (4)
Авторы
Леулми, Фарид; Леулми, Сара; Харфучи, Сумия
Контактная информация
Леулми, Фарид: Университет Фререс Ментури Константин, Алжир; Леулми, Сара: Университет Фререс Ментури Константин, Алжир; Харфучи, Сумия: Университет Салах Бубнидер Константин, Алжир
Ключевые слова
functional data; censored data; locally modeled regression; almost-complete convergence; strong mixing; функциональные данные; подвергнутые цензуре данные; локально смоделированная регрессия; почти полная конвергенция; сильное перемешивание
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

Страницы
523–536
DOI
10.17516/1997-1397-2022-15-4-523-536
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/147485