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针对响应变量随机缺失的强混合函数型时间序列数据，首次提出了非参数回归模型的k近邻估计，并在一些正则条件下建立了k近邻回归算子的几乎完全一致收敛速度．此研究不仅推进了函数型非参数模型的理论研究，也为函数型数据的实际应用领域提供了理论支撑．
随机缺失函数型时间序列数据的K近邻回归估计
【摘 要】
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针对响应变量随机缺失的强混合函数型时间序列数据，首次提出了非参数回归模型的k近邻估计，并在一些正则条件下建立了k近邻回归算子的几乎完全一致收敛速度．此研究不仅推进了函数
【机 构】
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合肥工业大学数学学院
【出 处】
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大学数学
【发表日期】
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2018年4期
【基金项目】
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国家社科基金重点项目（14ATJ005）,国家统计局统计科学研究计划项目（2012LY080）
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