Almost Sure Convergence of The k-NN Regression Estimate under Mixing condition

التقارب شبه الأكيد لمقدّر انحدار الجوارات الـ K الأكثر قرباً تحت شرط المزج

المؤلفون

  • Dema Ahmad Al-shakh, Mohamed Deribati, Ahmad Younso

الكلمات المفتاحية:

Nonparametric regression
الانحدار اللاوسيطي
mixing concepts
معاملات المزج
k-nearest neighbor estimator
مقدّر الجوارات الـ k الأكثر قربًا
cross validation method
طريقة التحقق المتبادل
convergence
التقارب

الملخص

 

In this work we will establish almost sure convergence for k-nearest neighbor estimate of the regression function under some mixing conditions. Our results will extend some previous results in the i.i.d case to the dependent case. In addition, we will conduct a simulation study using R software program to display the importance and influence of the sample size (n) on behavior of the estimator. For this purpose, the mean squares error criterion (MSE) was used.

السيرة الشخصية للمؤلف

Dema Ahmad Al-shakh, Mohamed Deribati, Ahmad Younso

 

Dema Ahmad Al-shakh, Mohamed Deribati

Faculty of Science || Tishreen University || Syria

Ahmad Younso

Faculty of Science || Damascus University || Syria

التنزيلات

منشور

2022-03-26

كيفية الاقتباس

Dema Ahmad Al-shakh, Mohamed Deribati, Ahmad Younso. (2022). Almost Sure Convergence of The k-NN Regression Estimate under Mixing condition: التقارب شبه الأكيد لمقدّر انحدار الجوارات الـ K الأكثر قرباً تحت شرط المزج. المجلة العربية للعلوم و نشر الأبحاث, 8(1), 116–102. https://doi.org/10.26389/AJSRP.M190821

إصدار

القسم

المقالات