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Multivariate kernel regression in vector and product metric spaces

Marcia Schafgans · Victoria Zinde-Walsh首次提交 2026-01-07 · 修订 2026-01-07 · v1arXiv预印本

向量空间与乘积度量空间中的多元核回归AI 解读

This paper derives limit properties of nonparametric kernel regression estimators without requiring existence of density for regressors in $\mathbb{R}^{q}.$ In functional regression limit properties are established for multivariate functional regression. The rate and asymptotic normality for the Nadaraya-Watson (NW) estimator is established for distributions of regressors in $\mathbb{R}^{q}$ that allow for mass points, factor structure, multicollinearity and nonlinear…This paper derives limit properties of nonparametric kernel regression estimators without requiring existence of density for regressors in $\mathbb{R}^{q}.$ In functional regression limit properties are established for multivariate functional regression. The rate and asymptotic normality for the Nadaraya-Watson (NW) estimator is established for distributions of regressors in $\mathbb{R}^{q}$ that allow for mass points, factor structure, multicollinearity and nonlinear…

核、筛与局部多项式因子模型

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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