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Functional random field data analysis using nonparametric L1-modal regression
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OA
AI
DOI：10.1016/j.spasta.2026.100963.png)
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摘要
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本文研究了当响应变量为实值且预测变量在半度量空间中观测时的众数回归估计问题。在时空函数数据框架下，我们利用分位数函数的M估计量构建了条件众数的一个稳健估计量。本文的理论部分致力于建立所提出估计量的几乎完全收敛性，并给出相应的收敛速率。在计算部分，我们考察了数据时空函数特性对估计量渐近行为的影响。通过一个真实环境数据集，本文展示了所提出方法在稳健性和精度方面的优越性。
Keyword:
Functional data analysis
Spatial data
Environmental data
Quantile regression
Kernel method
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。