萨利姆·布泽巴达;阿诺尔·阿卜杜勒贾乌德·费尔法赫（Anouar Abdeldjaoued Ferfache）;图里亚·埃尔哈贾利 在存在删失数据的情况下，自适应内在维的条件统计量的带宽一致性是一致的。 （英语） Zbl 07723379号 Sankhyā，塞尔维亚。一个 85，第2期，1548-1606（2023）. 总结：（U）-统计学代表了一类基本的统计数据，这些统计数据来源于对多主题响应定义的感兴趣量进行建模\（U）-统计量将随机变量（X）的经验平均值概括为Stute（Ann.Probab）不同观测值的每个元组的总和。19，812-825 1991）引入了一类所谓的条件统计量，可以被视为回归函数Nadaraya-Watson估计的推广。斯图特证明了他们强大的逐点一致性：\[r（\mathbf{t}）：=\mathbb{E}[\varphi（Y_1，\ldots，Y_m）|（X_1，\tots，X_m）=\mat血红蛋白{t}]，\quad\text{代表}\quad\\mathbf{t}\in\mathbb{r}^{dm}。\]我们采用了Dony和Mason（Bernoulli）提出的方法14（4） ，1108-1133 2008），以在t吨以及Stute在（Y）时提出的估计器的带宽一致性（即，（h），（h在[a_n，b_n]\中），其中（0<a_n<b_n\rightarrow 0\）以某种特定速率）到（r（\boldsymbol{t}），在核上的条件比文献中以前使用的弱。我们扩展了核条件（U）-统计估计的现有一致界，并使其适应于X（X）这就是所谓的内在维度。此外，对于一个适当限制类（{mathscr{F}}），在满足某些矩条件的有界和无界情况下，也在（{mathrscr{F}{中的varphi）上建立了一致一致性。我们的定理允许数据驱动的局部带宽用于这些统计。此外，在相同的背景下，我们证明了随机审查下回归函数的非参数截尾加权逆概率（I.P.C.W.）估计的一致带宽一致性，这是它自己感兴趣的。本文建立的理论一致性结果是（或将是）回归分析进一步发展的关键工具。 引用于1文件 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G07年 密度估算 62克15 非参数容差和置信区域 62G30型 订单统计；经验分布函数 60F05型 中心极限和其他弱定理 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