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A KERNEL-TYPE ESTIMATOR OF A quantile function UNDER RANDOMLY TRUNCATED DATA

Acta Mathematica Scientia 2006年第4期26卷 585-594页

作者：周勇吴国富李道纪 Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing 100080China

A kernel-type estimator of the quantile function Q（p） = inf{t：F（t） ≥ p}, 0 ≤ p ≤ 1, is proposed based on the kernel smoother when the data are subjected to random truncation. The Bahadur-type representations of the kernel smooth estimator are established, and from Bahadur representations the authors can show that this estimator is strongly consistent, asymptotically normal, and weakly convergent.

关键词： Truncated data product-limits quantile function kernel estimator Bahadur representation

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