Título:
Nonparametric regression based on discretely sampled curves
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Coordinador:
Director:
Compilador:
Autor:
Forzani, Liliana
Fraiman, Ricardo
Llop, Pamela
Fraiman, Ricardo
Llop, Pamela
Tutor:
Tipo de documento:
Artículo
Editor:
Palabras clave:
Nonparametric regression
Functional data
Discrete curves
Functional data
Discrete curves
Descriptores:
Año de publicación:
2020
Contenido:
Resumen:
In the context of nonparametric regression, we study conditions under which the consistency (and rates of convergence) of estimators built from discretely sampled curves can be derived from the consistency of estimators based on the unobserved whole trajectories. As a consequence, we derive asymptotic results for most of the regularization techniques used in functional data analysis, including smoothing and basis representation.
Descripción:
metadata.articulos.dc.description.uri:
Editorial:
Instituto Nacional Estatística
EN:
REVSTAT – Statistical Journal, 2020, 18(1): 1-26
Financiadores:
Citación:
Forzani, L, Fraiman, R y Llop, P. "Nonparametric regression based on discretely sampled curves". REVSTAT – Statistical Journal. [en línea] 2020, 18(1): 1-26. 26 h.
Citación:
metadata.articulos.cc.license.name:
ISBN:
e-ISBN:
ISSN:
2183-0371
ISMN:
Otros identificadores:
Cobertura geográfica:
Cobertura temporal:
Departamento académico:
Grupo de investigación:
Licencia:
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
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| Ficheros | Descripción | Tamaño | Formato | ||
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