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穆斯塔法·拉赫迪;阿里·拉克萨奇;祖利卡·凯德;阿巴斯Benchiha;Al-Awadhi，Fahimah A。

\（k）-随机函数和缺失数据的最近邻局部线性回归。 （英语） 兹伯利07778449

内尔统计局。 75，编号1，42-65（2021）.
小结：我们将（k）-最近邻（k）NN）方法与局部线性估计（LLE）方法相结合，在回归变量为函数型且响应变量为标量但观测值有一些随机缺失（MAR）观测值的情况下，构造了回归算子的一个新估计量（LLE-（k）NN）。所得估计器继承了两种方法（（k）NN和LLE方法）的许多优点。根据点态一致几乎完全一致性和精确收敛速度，已建立的渐近结果证实了这一点。此外，还进行了一项数值研究（i）模拟数据，然后（ii）使用荧光数据对关于糖质量的真实数据集进行了研究。这项实际研究清楚地表明了LLE-（k）NN估计器与竞争估计器相比的可行性和优越性。
{©2020作者统计©2020 VVS.}

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62Gxx公司 非参数推理
62至XX 统计
6200万 随机过程推断

关键词：

\（k）-最近邻法;几乎完全收敛;功能数据分析;局部线性法;缺少数据;回归算子;均匀一致性

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\textit{M.Rachdi}等人，Stat.Neerl。75，编号1，42-65（2021；Zbl 07778449）
全文： 内政部

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