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Spline regression for hazard rate estimation when data are censored and measured with error

机译：数据经过审查和错误测量时，样条回归用于危险率估计

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摘要

In this paper, we study an estimation problem where the variables of interest are subject to both right censoring and measurement error. In this context, we propose a nonparametric estimation strategy of the hazard rate, based on a regression contrast minimized in a finite-dimensional functional space generated by splines bases. We prove a risk bound of the estimator in terms of integrated mean square error and discuss the rate of convergence when the dimension of the projection space is adequately chosen. Then we define a data-driven criterion of model selection and prove that the resulting estimator performs an adequate compromise. The method is illustrated via simulation experiments that show that the strategy is successful.
机译：在本文中，我们研究一个估计问题，其中感兴趣的变量同时受到右删失和测量误差的影响。在这种情况下，我们基于样条曲线基元在有限维功能空间中最小化的回归对比，提出了危险率的非参数估计策略。我们用积分均方误差证明了估计量的风险范围，并讨论了适当选择投影空间尺寸时的收敛速度。然后，我们定义了一个数据驱动的模型选择标准，并证明了所得的估计量可以做出适当的折衷。通过仿真实验对方法进行了说明，仿真实验表明该策略是成功的。

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