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dc.contributor.author
Henry, Guillermo Sebastian  
dc.contributor.author
Rodriguez, Daniela Andrea  
dc.date.available
2024-08-08T14:35:37Z  
dc.date.issued
2009-02  
dc.identifier.citation
Henry, Guillermo Sebastian; Rodriguez, Daniela Andrea; Kernel Density Estimation on Riemannian Manifolds: Asymptotic Results; Springer; Journal Of Mathematical Imaging And Vision; 34; 3; 2-2009; 235-239  
dc.identifier.issn
0924-9907  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/242129  
dc.description.abstract
The paper concerns the strong uniform consistency and the asymptotic distribution of the kernel density estimator of random objects on a Riemannian manifolds, proposed by Pelletier (2005). The estimator is illustrated via one example based on a real data.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Springer  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Geometry  
dc.subject
Nonparametric estimation  
dc.subject
Riemannian manifolds  
dc.subject
Statistics  
dc.subject.classification
Matemática Pura  
dc.subject.classification
Matemáticas  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Kernel Density Estimation on Riemannian Manifolds: Asymptotic Results  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2024-08-07T15:25:07Z  
dc.journal.volume
34  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
235-239  
dc.journal.pais
Alemania  
dc.description.fil
Fil: Henry, Guillermo Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Rodriguez, Daniela Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.journal.title
Journal Of Mathematical Imaging And Vision  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/article/10.1007/s10851-009-0145-2  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s10851-009-0145-2  

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Formato: PDF
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