Sciact
  • EN
  • RU

О точности равномерной аппроксимации универсальными локально-постоянными ядерными оценками гладких регрессионных функций Научная публикация

Журнал Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports)
, E-ISSN: 1813-3304
Вых. Данные Год: 2024, Том: 21, Номер: 2, Страницы: 1450-1459 Страниц : 10 DOI: 10.33048/semi.2024.21.092
Ключевые слова nonparametric regression, universal local constant kernel estimator, uniform consistency, xed design, random design.
Авторы Линке Ю.Ю. 1
Организации
1 Sobolev Institute of Mathematics, pr. Koptyuga, 4, 630090, Novosibirsk, Russia

Информация о финансировании (1)

1 Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН FWNF-2024-0001

Реферат: The paper considers universal locally constant kernel estimators in nonparametric regression. Previously, these estimators were studied only in the case of a continuous regression function. It is shown that with the additional condition of smoothness of the regression function, the accuracy of the uniform approximation can be improved.
Библиографическая ссылка: Линке Ю.Ю.
О точности равномерной аппроксимации универсальными локально-постоянными ядерными оценками гладких регрессионных функций
Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports). 2024. Т.21. №2. С.1450-1459. DOI: 10.33048/semi.2024.21.092 WOS Scopus
Даты:
Поступила в редакцию: 20 окт. 2024 г.
Опубликована в печати: 25 дек. 2024 г.
Опубликована online: 25 дек. 2024 г.
Идентификаторы БД:
Web of science: WOS:001399958000013
Scopus: 2-s2.0-85216953969
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: