Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Głównym celem przedstawionych w artykule badań jest oszacowanie kwantyla rozkładu warunkowego przy użyciu podejścia półparametrycznego w obecności losowo brakujących danych, gdzie zmienna predykcyjna należy do przestrzeni semimetrycznej. Założono strukturę pojedynczego indeksu, aby połączyć zmienną objaśniającą i zmienną odpowiedzi. Wstępnie zaproponowano estymator jądra dla funkcji rozkładu warunkowego, zakładając, że dane są losowo wybierane z procesu stacjonarnego z brakującymi danymi (MAR). Nakładając pewne ogólne warunki, ustalono jednolitą, prawie całkowitą zgodność modelu ze współczynnikami konwergencji.
EN
The primary goal of this research was to estimate the quantile of a conditional distribution using a semi-parametric approach in the presence of randomly missing data, where the predictor variable belongs to a semi-metric space. The authors assumed a single index structure to link the explanatory and response variable. First, a kernel estimator was proposed for the conditional distribution function, assuming that the data were selected from a stationary process with missing data at random (MAR). By imposing certain general conditions, the study established the model’s uniform almost complete consistencies with convergence rates.
PL
Głównym celem artykułu jest prezentacja nieparametrycznej estymacji kwantyli rozkładu warunkowego na podstawie modelu jednoindeksowego w modelu cenzury, gdy próba jest traktowana jako niezależne zmienne losowe o identycznym rozkładzie. Przede wszystkim wprowadzono estymator jądrowy dla funkcji skumulowanego rozkładu warunkowego (cond-cdf). Następnie podano oszacowanie kwantyli przez odwrócenie oszacowanego cond-cdf. Właściwości asymptotyczne są określane, gdy obserwacje są połączone ze strukturą jednoindeksową. Na koniec przeprowadzono badanie symulacyjne, aby ocenić skuteczność tego oszacowania.
EN
The main objective of this paper was to estimate non-parametrically the quantiles of a conditional distribution based on the single-index model in the censorship model when the sample is considered as independent and identically distributed (i.i.d.) random variables. First of all, a kernel type estimator for the conditional cumulative distribution function (cond-cdf) is introduced. Then the paper gives an estimation of the quantiles by inverting this estimated cond-cdf, the asymptotic properties are stated when the observations are linked with a single-index structure. Finally, a simulation study was carried out to evaluate the performance of this estimate.
PL
W artykule autorzy prowadzą rozważania dotyczące problemu nieparametrycznej estymacji funkcji regresji, a mianowicie rozkładu warunkowego i kwantyla warunkowego w modelu pojedynczego indeksu funkcjonalnego (SFIM) przy założeniu niezależnych i z identycznym rozkładem danych z losowymi brakami danych. Głównym rezultatem przeprowadzonych badań było ustalenie asymptotycznych właściwości estymatora, takich jak prawie całkowite współczynniki zbieżności. Co więcej, asymptotyczną normalność konstruktów uzyskano dla pewnych łagodnych warunków. Na koniec omówiono, jak zastosować uzyskany wynik do skonstruowania przedziałów ufności.
EN
This work addresses the problem of the nonparametric estimation of the regression function, namely the conditional distribution and the conditional quantile in the single functional index model (SFIM) under the independent and identically distributed condition with randomly missing data. The main result of this study was the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as the almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs was obtained under certain mild conditions. Lastly, the authors discussed how to apply the result to construct confidence intervals.
EN
In this work, we consider the problem of non-parametric estimation of a regression function, namely the conditional density and the conditional mode in a single functional index model (SFIM) with randomly missing data. The main result of this work is the establishment of the asymptotic properties of the estimator, such as almost complete convergence rates. Moreover, the asymptotic normality of the constructs is obtained under certain mild conditions. We finally discuss how to apply our result to construct confidence intervals.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.