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2017 report

Global Bahadur representation for nonparametric censored regression quantiles and its applications

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2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This paper is concerned with the nonparametric estimation of regression quantiles where the response variable is randomly censored. Using results on the strong uniform convergence of U-processes, we derive a global Bahadur representation for the weighted local polynomial estimators, which is sufficiently accurate for many further theoretical analyses including inference. We consider two applications in detail: estimation of the average derivative, and estimation of the component functions in additive quantile regression models.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Global Bahadur representation for nonparametric censored regression quantiles and its applications
Date Crossref
11/03/2026
Éditeur
The IFS
Type
report

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Kent pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • National University of Singapore Department of Statistics and Applied Probability and RMI pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Cambridge pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Mathematics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Economics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

University of Kent, Department of Statistics and Applied Probability and RMI — National University of Singapore et University of Cambridge, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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