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Robust regression analysis for a censored response and functional regressors

机译：健壮的回归分析，用于审查响应和功能回归

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Let be an independent and identically distributed (iid) sequence of interest random variables (rv) distributed as T. In censorship models, T is subject to random censoring by another rv C. Based on the so-called synthetic data, we define an M-estimator for the regression function of T given a functional covariate . Under standard assumptions on the kernel, bandwidth and small ball probabilities, we establish its strong consistency with rate and asymptotic normality. The asymptotic variance is given explicitly. Confidence bands are given and special cases are studied to show the generality of our work. Finally simulations are drawn to illustrate both quality of fit and robustness.
机译：设为一个独立且均等分布的（iid）感兴趣序列，以T的形式分布。在检查模型中，T受另一个rv C的随机检查。基于所谓的合成数据，我们定义一个M给定函数协变量，则T的回归函数的-估计。在关于内核，带宽和小球概率的标准假设下，我们建立了其与速率和渐近正态性的强一致性。明确给出渐近方差。给出了置信区间，并研究了特殊情况以显示我们工作的一般性。最后进行仿真以说明拟合质量和鲁棒性。

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