梁汉英;雅各布·德·乌尼亚-阿尔瓦雷斯 截断、删失和相关数据条件密度的小波估计。 （英语） 兹比尔1207.62083 《多元分析杂志》。 102，第3期，448-467（2011）. 摘要：对于随机左截断右删失模型，我们定义了一种新的基于非线性小波的条件密度函数估计。我们提供了估计量的平均积分平方误差（MISE）的渐近表达式。假设寿命观测值形成一个平稳的（α）混合序列。与核估计不同，基于小波的估计的MISE表达式不受曲线中不连续性的影响。此外，还建立了估计量的渐近正态性。 引用于7文件 MSC公司： 62G07年 密度估算 42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析 62纳米01 审查数据模型 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：平均积分平方误差;渐近正态性;非线性小波估计器;条件密度;截断和删失数据;\（α）-混合 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-Y.Liang}和\textit{J.de Uña-Alvarez}，J.多元分析。102，第3号，448--467（2011；Zbl 1207.62083） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akritas，M.G。；LaValley，M.P.，截断数据的广义产品极限估计，J.Nonparametr。统计，17，643-663（2005）·Zbl 1076.62030号 [2] 安东尼亚迪斯，A。；格雷戈里，G。；Nason，G.，《使用小波方法对右旋数据进行密度和风险率估计》，J.R.Stat.Soc.，B61，63-84（1999）·Zbl 0915.62020号 [3] R.Beran，随机截尾生存数据的非参数回归，技术报告，加州大学伯克利分校统计系，1981年。；R.Beran，随机截尾生存数据的非参数回归，技术报告，加州大学伯克利分校统计系，1981年。 [4] 蔡，J。；Kim，J.，相关失效时间数据的非参数分位数估计，寿命数据分析。，9, 357-371 (2003) ·兹比尔1038.62088 [5] Daubechies，I.，《小波十讲》（1992），SIAM：费城SIAM·Zbl 0776.42018号 [6] Donoho，D.L。；Johnstone，I.M.，《小波收缩的理想空间自适应》，《生物统计学》，第81期，第425-455页（1994年）·Zbl 0815.62019号 [7] Donoho，D.L。；Johnstone，I.M.，通过小波收缩适应未知平滑度，JASA，90，1200-1224（1995）·Zbl 0869.62024号 [8] Donoho，D.L。；约翰斯通，I.M。；Kerkyacharian，G。；Picard，D.，小波收缩-无症状？（带讨论），J.R.Stat.Soc.，B57301-369（1995）·Zbl 0827.62035号 [9] Donoho，D.L。；约翰斯通，I.M。；Kerkyacharian，G。；Picard，D.，小波阈值密度估计，Ann.Statist。，24, 508-539 (1996) ·Zbl 0860.62032号 [10] Doukhan，P.，（混合：特性和示例。混合：特性与示例，统计学讲义，第85卷（1994），施普林格：施普林格柏林）·Zbl 0801.60027号 [11] Gijbels，I。；Wang，J.L.，截尾和删失数据生存函数估计的强表示及其应用，多元分析杂志。，47, 210-229 (1993) ·Zbl 0809.62027号 [12] González-Manteiga，W。；Cadarso-Suárez，Z.，广义Kaplan-Meier估计的渐近性质及其应用，J.Nonparametr。Stat.，4，65-78（1994）·Zbl 1383.62142号 [13] Gorodetskii，V.V.，关于线性序列的强混合性质，理论概率。申请。，2441-413年（1977年）·Zbl 0377.60046号 [14] Gu，M.G.，混合审查运行模型中累积风险函数增量的收敛性及其在风险估计中的应用，统计。普罗巴伯。莱特。，23, 135-139 (1995) ·Zbl 0819.62042号 [15] 顾M.G。；Lai，T.L.，随机删减或截断下分布函数乘积极限估计的重对数函数定律，Ann.Probab。，18, 160-189 (1990) ·Zbl 0705.62040号 [16] 霍尔，P。；Heyde，C.C.，鞅极限理论及其应用（1980），学术出版社：纽约学术出版社·Zbl 0462.60045号 [17] 霍尔，P。；Patil，P.，非线性小波密度估计器的平均积分平方误差公式，Ann.Statist。，23, 905-928 (1995) ·兹比尔0839.62042 [18] Härdle，W。；Kerkyacharian，G。；Picard，D。；Tsybakov，A.，（小波、近似和统计应用，小波、近似与统计应用，统计学讲义，第129卷（1998年），Springer:Springer New York）·Zbl 0899.62002号 [19] Iglesias-Pérez，C。；González-Manteiga，W.，截断和删失数据广义乘积极限估计的强表示及一些应用，J.Nonparametr。《统计》，第10卷，第213-244页（1999年）·兹比尔1007.62511 [20] Kerkyacharian，G。；Picard，D.，贝索夫空间中的密度估计，统计。普罗巴伯。莱特。，13, 15-24 (1992) ·Zbl 0749.62026号 [21] Kerkyacharian，G。；Picard，D.，《用核和小波方法进行密度估计：Besov空间的优化》，Statist。普罗巴伯。莱特。，18, 4, 327-336 (1993) ·Zbl 0793.62019号 [22] Lai，T.L。；Ying，Z.，用截断和删失数据估计分布，Ann.Statist。，19, 417-442 (1991) ·Zbl 0741.62037号 [23] Li，L.，随机审查下基于非线性小波的密度估计，J.Statist。计划。推理，117，1，35-58（2003）·Zbl 1022.62038号 [24] Liang，H.Y。；Mammitzsch，V.公司。；Steinebach，J.，相关观测下删失数据的非线性小波密度和风险率估计，Statist。决定，23，161-180（2005）·Zbl 1093.62043号 [25] H.Y.Liang，J.de Uña-álvarez，C.Iglesias-Pérez，截断、删失和相依数据条件分布估计量的渐近性质，2010（提交出版）。；H.Y.Liang，J.de Uña-álvarez，C.Iglesias-Pérez，截断、删失和相依数据条件分布估计量的渐近性质，2010（提交出版）。 [26] Liebscher，E.，混合随机变量和的强收敛性及其在密度估计中的应用，随机过程。申请。，65, 1, 69-80 (1996) ·Zbl 0885.62045号 [27] Liebscher，E.，混合条件下密度和回归函数的估计，统计学。决定，19，1，9-26（2001）·Zbl 1179.62051号 [28] 罗德里格斯-卡萨尔，A。；de Uña-Álvarez，J.，Koziol-Green模型下的非线性小波密度估计，非参数统计近期趋势和方向国际会议。非参数统计最新趋势和方向国际会议，J.Nonparametr。统计，16，1-2，91-109（2004）·Zbl 1063.62049号 [29] Sun，L。；Zhou，Y.，截断和删失数据下密度的序列置信带，统计学家。普罗巴伯。莱特。，40, 31-41 (1998) ·兹比尔0933.62077 [30] Truoug，Y。；Patil，P.，平稳时间序列分段平滑回归基于小波估计的渐近性，Ann.Inst.Statist。数学。，53159-178（2001年）·Zbl 0995.62092号 [31] 蔡伟业（Tsai，W.Y.）。；杰维尔，N.P。；Wang，M.C.，关于右删失和左截断下乘积极限估计的一个注记，Biometrika，74883-886（1987）·Zbl 0628.62101号 [32] Uzunogíullari，美国。；Wang，J.L.，左截断和右删失数据的风险率估计值比较，Biometrika，79，293-310（1992）·Zbl 0751.62021号 [33] Volkonskii，V.A。；Rozanov，Y.A.，随机函数的一些极限定理，理论概率。申请。，4, 178-197 (1959) ·Zbl 0092.33502号 [34] Wang，M.C.，《产品极限估计：广义最大似然研究》，Comm.Statist。理论方法，16，3117-3132（1987）·Zbl 0651.62027号 [35] Withers，C.S.，线性过程强混合的条件，Z.Wahrscheinlichkeits理论。Verwandte Geb.公司。，57477-480（1981年）·Zbl 0465.60032号 [36] Zhou，Y.，关于截尾和删失数据的TJW乘积极限估计的注记，Statist。普罗巴伯。莱特。，26, 381-387 (1996) ·Zbl 0852.62050号 [37] 周，X。；孙立清。；Ren，H.，左截断和右删失数据的分位数估计，统计学。Sinica，1217-1229年10月（2000年）·Zbl 0961.62025号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。