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随机缺失函数型时间序列数据的k近邻回归估计
被引量:
3
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作者
孟书宇
凌能祥
《大学数学》
2018年第4期6-9,共4页
针对响应变量随机缺失的强混合函数型时间序列数据,首次提出了非参数回归模型的k近邻估计,并在一些正则条件下建立了k近邻回归算子的几乎完全一致收敛速度.此研究不仅推进了函数型非参数模型的理论研究,也为函数型数据的实际应用领域提...
针对响应变量随机缺失的强混合函数型时间序列数据,首次提出了非参数回归模型的k近邻估计,并在一些正则条件下建立了k近邻回归算子的几乎完全一致收敛速度.此研究不仅推进了函数型非参数模型的理论研究,也为函数型数据的实际应用领域提供了理论支撑.
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关键词
函数型时间序列数据
随机缺失
K近邻
几乎完全一致收敛速度
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职称材料
题名
随机缺失函数型时间序列数据的k近邻回归估计
被引量:
3
1
作者
孟书宇
凌能祥
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《大学数学》
2018年第4期6-9,共4页
基金
国家社科基金重点项目(14ATJ005)
国家统计局统计科学研究计划项目(2012LY080)
文摘
针对响应变量随机缺失的强混合函数型时间序列数据,首次提出了非参数回归模型的k近邻估计,并在一些正则条件下建立了k近邻回归算子的几乎完全一致收敛速度.此研究不仅推进了函数型非参数模型的理论研究,也为函数型数据的实际应用领域提供了理论支撑.
关键词
函数型时间序列数据
随机缺失
K近邻
几乎完全一致收敛速度
Keywords
functional time series data
missing with random
k nearest neighbours
uniform almost complete convergence rate
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
随机缺失函数型时间序列数据的k近邻回归估计
孟书宇
凌能祥
《大学数学》
2018
3
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