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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

On Kernel Smoothing with Gaussian Subordinated Spatial Data

verfasst von : S. Ghosh

Erschienen in: Nonparametric Statistics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We address estimation of a deterministic function μ, that is the mean of a spatial process y(s) in a nonparametric regression context. Here s denotes a spatial coordinate in \({R}_+^2.\) Given k = n 2 observations, the aim is to estimate μ assuming that y has finite variance, and that the regression errors \(\epsilon (\mathbf {s}) = y(\mathbf {s}) - {E}\left \{ y(\mathbf {s})\right \}\) are Gaussian subordinated.

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Metadaten
Titel
On Kernel Smoothing with Gaussian Subordinated Spatial Data
verfasst von
S. Ghosh
Copyright-Jahr
2018
Buch
Nonparametric Statistics

Print ISBN: 978-3-319-96940-4

Electronic ISBN: 978-3-319-96941-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-96941-1_19

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