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On the Nadaraya-Watson kernel regression estimator for irregularly spaced spatial data

机译:关于Nadaraya-Watson内核回归估算器,用于不规则间隔的空间数据

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摘要

We investigate the asymptotic normality of the Nadaraya-Watson kernel regression estimator for irregularly spaced data collected on a finite region of the lattice Z(d) where d is a positive integer. The results are stated for strongly mixing random fields in the sense of Rosenblatt (1956) and for weakly dependent random fields in the sense of Wu (2005). Only minimal conditions on the bandwidth parameter and simple conditions on the dependence structure of the data are assumed. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们研究了Nadaraya-Watson核回归估计器的渐近常态,用于在晶格Z(d)的有限区域上收集的不规则间隔数据,其中d是正整数。 在吴(2005)意义上,符合武士罗瑟特(1956)感的随机场强烈混合随机场的结果。 假设存在对带宽参数的最小条件和数据依赖结构的简单条件。 (c)2019年Elsevier B.V.保留所有权利。

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