Stima non parametrica di dati spaziali con il metodo kNN
Stima non parametrica kNN
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In questo lavoro abbiamo introdotto un nuovo stimatore quando le covariabili sono di natura funzionale. Questo stimatore è un mix della procedura k Nearest Neighbors short (kNN) e dei dati funzionali spaziali. Quindi il tasso di convergenza viene introdotto quando il campione considerato viene raccolto in ordine spaziale con struttura di miscelazione.In teoria c'è una stima del punto di rischio, quindi una discussione sulle difficoltà dell'applicazione, come la scelta della larghezza di banda basata sui dati. Inoltre, viene fornito anche uno studio comparativo basato su dati simulati e real...
In questo lavoro abbiamo introdotto un nuovo stimatore quando le covariabili sono di natura funzionale. Questo stimatore è un mix della procedura k Nearest Neighbors short (kNN) e dei dati funzionali spaziali. Quindi il tasso di convergenza viene introdotto quando il campione considerato viene raccolto in ordine spaziale con struttura di miscelazione.In teoria c'è una stima del punto di rischio, quindi una discussione sulle difficoltà dell'applicazione, come la scelta della larghezza di banda basata sui dati. Inoltre, viene fornito anche uno studio comparativo basato su dati simulati e reali per illustrare le prestazioni e l'utilità dell'approccio kNN e per dimostrare l'elevata sensibilità dell'approccio kNN alla presenza anche di una piccola percentuale di valori anomali nei dati.
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