کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1149306 | 957872 | 2010 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asymptotic normality of kernel type regression estimators for random fields
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The asymptotic normality of the Nadaraya-Watson regression estimator is studied for α-mixing random fields. The infill-increasing setting is considered, that is when the locations of observations become dense in an increasing sequence of domains. This setting fills the gap between continuous and discrete models. In the infill-increasing case the asymptotic normality of the Nadaraya-Watson estimator holds, but with an unusual asymptotic covariance structure. It turns out that this covariance structure is a combination of the covariance structures that we observe in the discrete and in the continuous case.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 4, April 2010, Pages 872-886
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 4, April 2010, Pages 872-886
نویسندگان
Zsolt Karácsony, Peter Filzmoser,