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En este trabajo presentamos un nuevo estimador cuando las covariables son de naturaleza funcional. Este estimador es una combinación del procedimiento k Vecinos más cercanos en breve (kNN) y datos funcionales espaciales. Luego, la tasa de convergencia se introduce cuando la muestra considerada se recopila en orden espacial con estructura de mezcla.En teoría, hay una estimación del punto de riesgo y luego una discusión de las dificultades de la aplicación, como la elección del ancho de banda basado en datos. Además, también se proporciona un estudio de comparación basado en datos simulados y reales para ilustrar el rendimiento y la utilidad del enfoque kNN y para demostrar la alta sensibilidad del enfoque kNN a la presencia de incluso una pequeña proporción de valores atípicos en los datos.
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