随机审查下非参数回归的可加性检验

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摘要翻译：
本文研究了存在右删失数据的多元回归函数的非参数估计问题。更准确地说，我们提出了一个在加性假设下渐近正态分布的统计量，它可以用来检验删失回归中的加性。
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英文标题：
《Testing additivity in nonparametric regression under random censorship》
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作者：
Mohammed Debbarh and Vivian Viallon
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最新提交年份：
2008
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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：
  In this paper, we are concerned with nonparametric estimation of the multivariate regression function in the presence of right censored data. More precisely, we propose a statistic that is shown to be asymptotically normally distributed under the additive assumption, and that could be used to test for additivity in the censored regression setting.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/802.1047

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关键词：非参数回归 非参数 Multivariate multivariat Foundations 假设 参数 正态分布 function 函数