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Nonparametric estimation for stationary and strongly mixing processes on Riemannian manifolds

Communications in Mathematics and Statistics 2022年第4期10卷 599-621页

作者： amour t.gbaguidi amoussou Freedath Djibril Moussa Carlos Ogouyandjou Mamadou Abdoul Diop IMSP Universitéd’Abomey-Calavi(UAC)DangboBenin FASt Universitéd’Abomey-CalaviAbomey-CalaviBenin UniversitéGaston Berger DakarSenegal

In this paper,nonparametric estimation for a stationary strongly mixing and manifoldvalued process(X_(j))is *** this non-Euclidean and not necessarily i.i.d setting,we propose kernel density estimators of the joint probability density function,of the conditional probability density functions and of the conditional expectations of functionals of X_(j)given the past behavior of the *** prove the strong consistency of these estimators under sufficient conditions,and we illustrate their performance through simulation studies and real data analysis.

关键词： Riemannian manifolds Nonparametric estimation Kernel density estimation Stationary and strongly mixing processes Strong consistency

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