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A strong uniform convergence rate of a kernel conditional quantile estimator under random left-truncation and dependent data

机译:核条件分位数的强均匀收敛速度   随机左截断和依赖数据下的估计量

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摘要

In this paper we study some asymptotic properties of the kernel conditionalquantile estimator with randomly left-truncated data which exhibit some kind ofdependence. We extend the result obtained by Lemdani, Ould-Sa\"id and Poulin[16] in the iid case. The uniform strong convergence rate of the estimatorunder strong mixing hypothesis is obtained.
机译:在本文中,我们使用随机左截断的数据研究了核条件条件分位数估计量的渐近性质,这些数据表现出某种依赖性。我们扩展了Lemdani,Ould-Sa \“ id和Poulin [16]在iid情况下获得的结果,在强混合假设下获得了估计量的一致强收敛速度。

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