Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/64649 
Erscheinungsjahr: 
2011
Schriftenreihe/Nr.: 
cemmap working paper No. CWP33/11
Verlag: 
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap), London
Zusammenfassung: 
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.
Schlagwörter: 
Bahadur representation
Censored data
Kernel smoothing
Quantile regression
Semiparametric models
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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Größe
406.23 kB





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