The k-nearest neighbors estimation of the conditional mode (OMN.UNIV.EUROP.)
Wahiba Bouabsa yazarının The k-nearest neighbors estimation of the conditional mode (OMN.UNIV.EUROP.) kitabı da dahil olmak üzere birçok dosya aşağıdaki bölümleri de içerebilir:
- imza dosyası: çeşitli varlıklar için dijital imzalar içerir.
- şifreleme.xml: yayımlama kaynaklarının şifrelenmesiyle ilgili bilgileri içerir. (Yazı tipi gizleme kullanılıyorsa bu dosya gereklidir.)
- meta veriler: kapsayıcı hakkında meta verileri depolamak için kullanılır.
- haklar: The k-nearest neighbors estimation of the conditional mode (OMN.UNIV.EUROP.) kitabının dijital haklarıyla ilgili bilgileri depolamak için kullanılır.
XHTML içerik belgeleri ayrıca zengin meta verilerle The k-nearest neighbors estimation of the conditional mode (OMN.UNIV.EUROP.) kitap işaretlemesine açıklama ekleme olanakları içerir, bu da onları hem işleme hem de erişilebilirlik amaçları için anlamsal olarak daha anlamlı ve kullanışlı hale getirir.
E içerik belgeleri, bir yayının okunabilir içeriğini tanımlayan ve ilgili medya varlıklarına (görüntüler, ses ve video klipler gibi) bağlantı veren XHTML (HTML5 profili tarafından tanımlanır) veya SVG belgeleri vb.'dir.
yazar | Wahiba Bouabsa |
---|---|
Boyutlar ve boyutlar | 15 x 0,3 x 22 cm |
Tarafından yayınlandı | 1 Ağustos 2018 |
Kollektif 1 Ekim 2020 1 x 13,5 x 21 cm 15,2 x 0,7 x 22,9 cm CAROUSEL CALENDARS Derform 1 Ocak 2017 1 x 13,5 x 19,5 cm Collectif 17,8 x 0,6 x 25,4 cm Kolektif 20 x 20 x 20 cm J Saosa 1 Ocak 2018 1 Ocak 2019 1 Eylül 2020 1 Ocak 2020 15,2 x 0,6 x 22,9 cm
okumak okumak kayıt olmadan
yazar | Wahiba Bouabsa |
---|---|
isbn 10 | 6202280786 |
isbn 13 | 978-6202280785 |
Yayımcı | UNIV EUROPEENNE |
Dilim | Fransızca |
Boyutlar ve boyutlar | 15 x 0,3 x 22 cm |
Tarafından yayınlandı The k-nearest neighbors estimation of the conditional mode (OMN.UNIV.EUROP.) | 1 Ağustos 2018 |
During the last decades, the branch of statistics dedicated to the study of functional variables has known a real development in term of theoretical developments that diversification of fields of application. We are more particularly interested in this books to the non parametric estimation of the conditional mode by the k-Nearest Neighbourd method, in which the response variable is real whereas the explanatory variable is functional (taking its values in an infinite dimensional space). The aim of this books is to study the nonparametric estimation of the conditional mode by the k-Nearest Neighbor method for functional explanatory variables. We give the rate of the almost complete convergence of the $k$-NN kernel estimator of the conditional mode. A real data application is presented to exhibit the effectiveness of this estimation method with respect to the classical kernel estimation.