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L_1-estimation for spatial nonparametric regression

机译：空间非参数回归的L_1估计

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Assuming the structure of a mixing spatial data process {(Y_i, X_i,), i ∈ R~N}, the least absolute deviation (L_1) method is proposed to estimate the spatial conditional regression function with the superiority of weakening the influence of outliers and aberrant observations, which appear very often in spatial data. With appropriate choices of the bandwidth under some mild conditions imposed on the spatial process, the asymptotic distributions of the estimators are derived. Three simulation models using L_1 and L_2 methods respectively show that the L_1-estimators are superior to L_2-estimators.
机译：假设混合空间数据处理的结构为{（Y_i，X_i，），i∈R〜N}，提出了最小绝对偏差（L_1）方法来估计空间条件回归函数，具有减弱离群值影响的优势。和异常的观察结果，它们经常出现在空间数据中。在对空间过程施加某些温和条件的情况下，通过适当选择带宽，可以得出估计量的渐近分布。分别使用L_1和L_2方法的三个仿真模型表明，L_1估计量优于L_2估计量。

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