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法蒂玛·本齐亚迪;伊马内·布阿扎

相依数据在左截断下递归条件分布估计的一致性结果及其对条件分位数的应用。 （英语） Zbl 1485.62041号

牛市。数学研究所。，阿卡德。罪。（不适用） 17，编号1，53-81（2022）.
摘要：在本文中，我们讨论了一个在统计研究中经常被反复问到的问题，即数据集中是否存在不完整数据。因此，我们的目标是基于双核方法研究由希尔伯特随机变量（X=X\）解释的向量响应值变量（Y\）的条件分布函数的递归非参数估计。因为我们一直在寻找与研究方法相一致的更可靠的方法，所以众所周知，递归方法比非递归方法更有效。然而，感兴趣的变量（Y）被另一个变量（T）截断，也就是说，当且仅当（Y\geq T\）时，观察到随机变量（Y和T）；否则，如果\（Y<T\），则未观察到任何结果。在一般的混合条件下，我们首先建立了它的强一致相合性，并由此导出了条件分位数函数估计量的一致性。

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62号02 生存分析和删失数据中的估计
62G35型 非参数稳健性
62E20型 统计学中的渐近分布理论

关键词：

非参数递推估计;条件分布;左截断;条件分位数;功能数据;\（α）-混合;一致几乎肯定收敛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛F.Benziadi｝和\textit｛I.Bouazza｝，公牛。数学研究所。，阿卡德。罪。（N.S.）17，编号1，53--81（2022；Zbl 1485.62041）
全文： 内政部

参考文献：

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