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Weighted estimation of single index models with right censored responses

Science China Mathematics 2011年第3期54卷 479-514页

作者： WANG YanHua1, LI XiaYan2, WANG QiHua3 & HE ShuYuan4 1School of Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 2Department of Mathematics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China 3Chinese Academy of Mathematics and System Science, Beijing 100080, China 4School of Mathematical Sciences, Capital Normal University, Beijing 100048, China School of Sciences Beijing Institute of Technology Beijing China Department of Mathematics University of Science and Technology of China Hefei China Chinese Academy of Mathematics and System Science Beijing China School of Mathematical Sciences Capital Normal University Beijing China

In this paper, the unknown link function, the direction parameter, and the heteroscedastic variance in single index models are estimated by the random weight method under the random censorship, respectively. The central limit theory and the convergence rate of the law of the iterated logarithm for the estimator of the direction parameter are derived, respectively. The optimal convergence rates for the estimators of the link function and the heteroscedastic variance are obtained. Simulation results support the theoretical results of the paper.

关键词： single index models random censorship central limit theorem law of the iterated logarithm weighted least squares unknown link function

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