RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика» // Архив

Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 2022, том 15, выпуск 4, страницы 523–536 (Mi jsfu1018)

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.

УДК: 519

Получена: 04.02.2022
Исправленный вариант: 09.03.2022
Принята: 10.05.2022

Язык публикации: английский

DOI: 10.17516/1997-1397-2022-15-4-523-536



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024