Sciact
  • EN
  • RU

On Sufficient Conditions for the Consistency of Local Linear Kernel Estimators Научная публикация

Журнал Mathematical Notes
ISSN: 0001-4346 , E-ISSN: 1573-8876
Вых. Данные Год: 2023, Том: 114, Номер: 3-4, Страницы: 308-321 Страниц : 14 DOI: 10.1134/s0001434623090043
Ключевые слова nonparametric regression, local linear estimator, uniform consistency, fixed design, random design, highly dependent design elements
Авторы Linke Yu.Yu. 1
Организации
1 Sobolev Institute of Mathematics, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia

Информация о финансировании (1)

1 Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН FWNF-2022-0015

Реферат: The consistency of classical local linear kernel estimators in nonparametric regression is proved under constraints on design elements (regressors) weaker than those known earlier. The obtained conditions are universal with respect to the stochastic nature of design, which may be both fixed regular and random and is not required to consist of independent or weakly dependent random variables. Sufficient conditions for pointwise and uniform consistency of classical local linear estimators are stated in terms of the asymptotic behavior of the number of design elements in certain neighborhoods of points in the domain of the regression function.
Библиографическая ссылка: Linke Y.Y.
On Sufficient Conditions for the Consistency of Local Linear Kernel Estimators
Mathematical Notes. 2023. V.114. N3-4. P.308-321. DOI: 10.1134/s0001434623090043 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
Оригинальная: Линке Ю.Ю.
О достаточных условиях состоятельности локально-линейных ядерных оценок
Математические заметки. 2023. Т.114. №3. С.353-369. DOI: 10.4213/mzm13906 РИНЦ OpenAlex
Даты:
Поступила в редакцию: 29 янв. 2023 г.
Принята к публикации: 15 мар. 2023 г.
Опубликована в печати: 24 окт. 2023 г.
Опубликована online: 24 окт. 2023 г.
Идентификаторы БД:
Web of science: WOS:001089580100004
Scopus: 2-s2.0-85174583020
РИНЦ: 63812436
OpenAlex: W4387902273
Цитирование в БД:
БД Цитирований
OpenAlex 2
Scopus 3
Web of science 2
РИНЦ 1
Альметрики: