Kernel Estimators for the Mean Function of a Stochastic Process under Sparse Design Conditions Full article
Journal |
Siberian Advances in Mathematics
ISSN: 1055-1344 , E-ISSN: 1934-8126 |
||
---|---|---|---|
Output data | Year: 2022, Volume: 32, Number: 4, Pages: 269-276 Pages count : 8 DOI: 10.1134/S1055134422040034 | ||
Tags | kernel estimator; mean function estimation; nonparametric regression; sparse fixed design; sparse random design; strongly dependent design elements; uniform consistency | ||
Authors |
|
||
Affiliations |
|
Funding (1)
1 | Russian Science Foundation | 22-21-00414 |
Cite:
Linke Y.Y.
Kernel Estimators for the Mean Function of a Stochastic Process under Sparse Design Conditions
Siberian Advances in Mathematics. 2022. V.32. N4. P.269-276. DOI: 10.1134/S1055134422040034 Scopus РИНЦ OpenAlex
Kernel Estimators for the Mean Function of a Stochastic Process under Sparse Design Conditions
Siberian Advances in Mathematics. 2022. V.32. N4. P.269-276. DOI: 10.1134/S1055134422040034 Scopus РИНЦ OpenAlex
Original:
Линке Ю.Ю.
Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна
Математические труды. 2022. Т.25. №2. С.149-161. DOI: 10.33048/mattrudy.2022.25.206 РИНЦ
Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна
Математические труды. 2022. Т.25. №2. С.149-161. DOI: 10.33048/mattrudy.2022.25.206 РИНЦ
Identifiers:
Scopus: | 2-s2.0-85144136218 |
Elibrary: | 58962412 |
OpenAlex: | W4311897268 |