Zobrazeno 1 - 10 of 13 pro vyhledávání: '"Omar Fetitah"'
1
Akademický článek
Asymptotic Normality of Nonparametric Kernel Regression Estimation for Missing at Random Functional Spatial Data
Autor: Fatimah Alshahrani, Ibrahim M. Almanjahie, Tawfik Benchikh, Omar Fetitah, Mohammed Kadi Attouch
Publikováno v: Journal of Mathematics, Vol 2023 (2023)
This study investigates the estimation of the regression function using the kernel method in the presence of missing at random responses, assuming spatial dependence, and complete observation of the functional regressor. We construct the asymptotic p
Externí odkaz: https://doaj.org/article/7be291691c29444c8a90f977718658b0
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
5
kNN robustification equivariant nonparametric regression estimators for functional ergodic data
Autor: SOMİA, Guenani, WAHİBA, Bouabsa, MOHAMMED KADİ, Attouch, OMAR, Fetitah
Publikováno v: Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics
We discuss in this paper the robust equivariant nonparametric regression estimators for ergodic data with the k Nearst Neighbour (kNN) method. We consider a new robust regression estimator when the scale parameter is unknown. The principal aim is to
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0010901a12735975d74da4a479ef90d6
https://doi.org/10.15672/hujms.1100871
Zobrazit plný text záznamu
6
Asymptotic Normality of the Robust Equivariant Estimator for Functional Nonparametric Models
Autor: Ibrahim M. Almanjahie, Omar Fetitah, Mohammed Kadi Attouch, Hayat Louhab
Publikováno v: Mathematical Problems in Engineering. 2022:1-15
As in parametric regression, nonparametric kernel regression is essential for examining the relationship between response variables and covariates. In both methods, outliers may affect the estimators, and hence robustness is essential to deal with pr
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::23d6a13c36fcdf62d54c7315f68aa465
https://doi.org/10.1155/2022/8989037
Zobrazit plný text záznamu
9
Strong convergence of the functional nonparametric relative error regression estimator under right censoring
Autor: Omar Fetitah, Mohammed Kadi Attouch, Ibrahim M. Almanjahie, Ali Righi
Publikováno v: Mathematica Slovaca. 70:1469-1490
In this paper, we investigate the asymptotic properties of a nonparametric estimator of the relative error regression given a functional explanatory variable, in the case of a scalar censored response, we use the mean squared relative error as a loss
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::08bf7930e25f376bdd9390e7f7d23535
https://doi.org/10.1515/ms-2017-0443
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
M-Regression Estimation with the k Nearest Neighbor’s Smoothing Under Quasi-associated Data in Functional Statistics.
Autor: Nadjet, Bellatrach, BouabsaWahiba, Kadi, Attouch Mohammed, Omar, Fetitah
Publikováno v: Applications & Applied Mathematics; Dec2022, Vol. 17 Issue 2, p1-33, 33p
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje