О точности равномерной аппроксимации универсальными локально-постоянными ядерными оценками гладких регрессионных функций Full article
| Journal |
Сибирские электронные математические известия (Siberian Electronic Mathematical Reports)
, E-ISSN: 1813-3304 |
||
|---|---|---|---|
| Output data | Year: 2024, Volume: 21, Number: 2, Pages: 1450-1459 Pages count : 10 DOI: 10.33048/semi.2024.21.092 | ||
| Tags | nonparametric regression, universal local constant kernel estimator, uniform consistency, xed design, random design. | ||
| Authors |
|
||
| Affiliations |
|
Funding (1)
| 1 | Sobolev Institute of Mathematics | FWNF-2024-0001 |
Abstract:
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.
Cite:
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
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
Dates:
| Submitted: | Oct 20, 2024 |
| Published print: | Dec 25, 2024 |
| Published online: | Dec 25, 2024 |
Identifiers:
| Web of science: | WOS:001399958000013 |
| Scopus: | 2-s2.0-85216953969 |
Citing:
Пока нет цитирований