О точности равномерной аппроксимации универсальными локально-постоянными ядерными оценками гладких регрессионных функций
О точности равномерной аппроксимации универсальными локально-постоянными ядерными оценками гладких регрессионных функций
Сибирские электронные математические известия, 21, 2, стр. 1450-1459 (2024)
Аннотация:
The paper considers universal locally constant kernel estimators in nonparametric regression. Previously, these estimators were studied only in the case of a continuous regression function. It is shown that with the additional condition of smoothness of the regression function, the accuracy of the uniform approximation can be improved.
Ключевые слова: nonparametric regression, universal local constant kernel estimator, uniform consistency, fixed design, random design