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Estimation of the error distribution in a varying coefficient regression model

机译：变系数回归模型中误差分布的估计

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This paper deals with the estimation of the error distribution function in a varying coefficient regression model. We propose two estimators and study their asymptotic properties by obtaining uniform stochastic expansions. The first estimator is a residual-based empirical distribution function. We study this estimator when the varying coefficients are estimated by under-smoothed local quadratic smoothers. Our second estimator which exploits the fact that the error distribution has mean zero is a weighted residual-based empirical distribution whose weights are chosen to achieve the mean zero property using empirical likelihood methods. The second estimator improves on the first estimator. Bootstrap confidence bands based on the two estimators are also discussed.
机译：本文研究了在变系数回归模型中误差分布函数的估计。我们提出了两个估计量，并通过获得一致的随机展开来研究它们的渐近性质。第一估计量是基于残差的经验分布函数。当变化系数是由不足平滑的局部二次平滑器估算时，我们研究该估算器。我们的第二个估计器利用了误差分布的均值为零的事实，它是基于加权残差的经验分布，其权重选择为使用经验似然方法来实现均零特性。第二个估算器在第一个估算器的基础上进行了改进。还讨论了基于两个估计量的自举置信带。

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