穆勒，乌苏拉大学。;安东·希克;沃尔夫冈·韦费尔梅耶 多元协变量非参数回归中误差分布函数的估计。 （英语） Zbl 1158.62032号 Stat.遗嘱认证。莱特。 79，第7期，957-964（2009）. 摘要：我们考虑了具有多变量协变量的非参数回归模型，并通过未光滑的局部多项式平滑器来估计回归曲线。结果表明，基于残差的经验分布函数与基于误差的经验分布曲线的不同之处在于密度乘以误差平均值，直至一致可忽略的余项。这个结果暗示了基于残差的经验分布函数的函数中心极限定理。 引用于1审查引用于18文件 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G30型 订单统计；经验分布函数 2017年1月60日 函数极限定理；不变原理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{U.U.Müller}等人，Stat.Probab。莱特。79，编号7957-964（2009；Zbl 1158.62032） 全文： 内政部 参考文献： [1] Hoeffing，W.，有界随机变量和的概率不等式，J.Amer。统计师。协会，58，13-30（1963）·兹伯利0127.10602 [2] Koul，H.L.，（动态非线性模型中的加权经验过程。动态非线性模型的加权经验进程，统计学讲义，第166卷（2002），Springer:Springer New York）·Zbl 1007.62047号 [3] 缪勒，美国。；Schick，A。；Wefelmeyer，W.，估计半参数回归中的误差分布，统计学。决定，25，1-18（2007）·Zbl 1137.62023号 [4] Rudin，W.，Real and Complex Analysis（1974），McGraw-Hill:McGraw-Hill纽约·Zbl 0278.26001号 [5] 范德法特，A.W。；Wellner，J.A.，《弱收敛和经验过程及其在统计学中的应用》（1996），Springer:Springer New York·Zbl 0862.60002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。