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Nonparametric Mean Preservation in Censored Regression

  • Kartonierter Einband
  • 180 Seiten
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Beschreibung

The aim of this book is to estimate the conditional mean of some functions depending on the response variable Y (moments, distributions...) in regression models where this response is possibly censored. In parametric regression, polynomial and nonlinear conditional means are estimated in a new way while, in nonparametric regression, some new estimators are provided to approximate general L-functionals (conditional mean, trimmed mean, quantiles...). The ideas developed in those methods lead to establish more general results in nonparametric estimation of the conditional mean of functions depending on Y and other variables and where the response can follow other schemes of incomplete data (not only censored but also missing or length-biased data). For each procedure, asymptotic properties are established while finite sample behavior is studied via simulations. Examples from a variety of areas highlight the interest of using the proposed methodologies in practice.

Autorentext

Cdric Heuchenne is Professor of Statistics at HEC Management School-University of Lige. He holds a Master''s degree in Applied Sciences and a Ph.D. in Statistics from the Catholic University of Louvain. His research interests focus on nonparametric statistical inference for complex data structures.

Produktinformationen

Titel: Nonparametric Mean Preservation in Censored Regression
Untertitel: Using PreliminaryNonparametric Smoothing to Make Inference in Censored Regression
Autor:
EAN: 9783836463911
ISBN: 978-3-8364-6391-1
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: VDM Verlag Dr. Müller e.K.
Genre: Sonstiges
Anzahl Seiten: 180
Gewicht: 284g
Größe: H220mm x B150mm x T11mm
Jahr: 2013