相互近邻域的函数型回归估计是一种非参数回归方法，主要用于处理函数型数据的预测问题。该方法通过寻找样本点之间的相互近邻关系，构建局部加权回归模型，从而实现对函数型响应变量的估计。与传统的近邻方法不同，相互近邻域考虑了邻域关系的对称性，能够更好地捕捉数据间的局部结构。这种方法在函数型数据分析中具有较好的灵活性和适应性，尤其适用于非线性、高维的函数型数据建模。其核心思想是通过局部线性逼近，利用相互近邻点信息进行加权回归，从而提高估计的准确性和稳健性。