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摘要翻译：
在偏差抽样、截尾或截尾情况下的有效估计是一个困难的问题，已经得到了部分的回答，通常的估计量并不总是一致的。对于具有变量$(X，Y)$的模型，或者对于连续变量$(X，Y)$，其中$Y$是一个指示器，$X$是一个解释性变量，我们考虑了几种有偏见的设计。讨论了模型的可辨识性。提出了回归函数和条件分位数的新的非参数估计。
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英文标题：
《Regression for partially observed variables and nonparametric quantiles
of conditional probabilities》
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作者：
Odile Pons
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最新提交年份：
2007
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分类信息：
一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
Efficient estimation under bias sampling, censoring or truncation is a difficult question which has been partially answered and the usual estimators are not always consistent. Several biased designs are considered for models with variables $(X,Y)$ where $Y$ is an indicator and $X$ an explanatory variable, or for continuous variables $(X,Y)$. The identifiability of the models are discussed. New nonparametric estimators of the regression functions and conditional quantiles are proposed.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/710.3666
京公网安备 11010802022788号
