Estimação não paramétrica de dados espaciais com o método kNN
estimativa não paramétrica kNN
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Neste trabalho introduzimos um novo estimador quando as covariáveis são de natureza funcional. Este estimador é uma mistura do procedimento de k vizinhos mais próximos (kNN) e dados funcionais espaciais. Então a taxa de convergência é introduzida quando a amostra considerada é coletada em ordem espacial com estrutura de mistura.Em teoria, há uma estimativa do ponto de risco e, em seguida, uma discussão sobre as dificuldades do aplicativo, como a escolha da largura de banda baseada em dados. Além disso, um estudo comparativo baseado em dados simulados e reais também é fornecido par...
Neste trabalho introduzimos um novo estimador quando as covariáveis são de natureza funcional. Este estimador é uma mistura do procedimento de k vizinhos mais próximos (kNN) e dados funcionais espaciais. Então a taxa de convergência é introduzida quando a amostra considerada é coletada em ordem espacial com estrutura de mistura.Em teoria, há uma estimativa do ponto de risco e, em seguida, uma discussão sobre as dificuldades do aplicativo, como a escolha da largura de banda baseada em dados. Além disso, um estudo comparativo baseado em dados simulados e reais também é fornecido para ilustrar os desempenhos e a utilidade da abordagem kNN e para provar a alta sensibilidade da abordagem kNN à presença até mesmo de uma pequena proporção de outliers nos dados.
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