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Strong representation of the presmoothed quantile function estimator for censored data

机译：检验数据的预平滑分位数函数估计器的强大表示形式

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We consider lifetime data subject to right random censorship. In this context, this paper deals with the topic of estimating the distribution function of the lifetime and the corresponding quantile function. As it has been shown that the classical Kaplan-Meier estimator of the distribution function can be improved by means of presmoothing ideas, we introduce a quantile function estimator via the presmoothed distribution function estimator studied by Cao et al. [Journal of Nonparametric statistics, Vol. 17 (2005) pp. 31-56.] The main result of this paper is an almost sure representation of this presmoothed estimator. As a consequence, its strong consistency and asymptotic normality are established. The performance of this new quantile estimator is analyzed in a simulation study and applied to a real data example.
机译：我们认为生命周期数据受右随机检查的约束。在这种情况下，本文涉及估计寿命的分布函数和相应的分位数函数的主题。正如已经表明的那样，可以通过预平滑的思想来改进经典的分布函数的Kaplan-Meier估计器，我们通过Cao等人研究的预平滑的分布函数估计器引入了分位数函数估计器。 [非参数统计杂志，卷。 17（2005）pp。31-56。]本文的主要结果是几乎肯定地表示了这种预先平滑的估计量。结果，建立了它的强一致性和渐近正态性。在模拟研究中分析了这种新的分位数估计器的性能，并将其应用于实际数据示例。

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