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Asymptotic Properties of Wavelet Estimators in a Semiparametric Regression Model with Censored Data

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2012年第4期17卷 290-296页

作者： HU Hongchang FENG Yuan College of Mathematics and Statistics Hubei NormalUniversity Huangshi 435002 Hubei China School of Mathematics and Statistics Wuhan UniversityWuhan 430072 Hubei China

Consider a semiparametric regression model Y_i=X_iβ＋g（t_i）＋e_i, 1 ≤ i ≤ n, where Y_i is censored on the right by another random variable C_i with known or unknown distribution G. The wavelet estimators of parameter and nonparametric part are given by the wavelet smoothing and the synthetic data methods. Under general conditions, the asymptotic normality for the wavelet estimators and the convergence rates for the wavelet estimators of nonparametric components are investigated. A numerical example is given.

关键词： semiparametric regression model censored data wavelet estimate asymptotic normality convergence rate in probability

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