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Wavelet Estimation in Heteroscedastic Model Under Censored Samples

Acta Mathematica Sinica,English Series 2007年第12期23卷 2253-2268页

作者： Han Ying LIANG Jong IL BAEK Department of Mathematics Tongji University Shanghai 200092 P. R. China School of Mathematics & Informational Statistics and Institute of Basic Natural Science Wonkwang University Ik-San 570-749 South Korea

Consider the heteroscedastic regression model Yi = g（xi）＋ σiei, 1 ≤ i ≤ n, where σi^2 = f（ui）, here （xi, ui） being fixed design points, g and f being unknown functions defined on [0, 1], ei being independent random errors with mean zero. Assuming that Yi are censored randomly and the censored distribution function is known or unknown, we discuss the rates of strong uniformly convergence for wavelet estimators of g and f, respectively. Also, the asymptotic normality for the wavelet estimators of g is investigated.

关键词： censored sample heteroscedastic regression model wavelet estimator strong unform convergence rate asymptotic normality

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