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【24h】

Semiparametric deconvolution with unknown error variance

机译：具有未知误差方差的半参数反卷积

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Deconvolution is a useful statistical technique for recovering an unknown density in the presence of measurement error. Typically, the method hinges on stringent assumptions about the nature of the measurement error, more specifically, that the distribution is entirely known. We relax this assumption in the context of a regression error component model and develop an estimator for the unknown density. We show semi-uniform consistency of the estimator and provide an application to the stochastic frontier model.
机译：去卷积是一种有用的统计技术，用于在存在测量误差的情况下恢复未知密度。通常，该方法取决于关于测量误差的性质的严格假设，更具体地说，是完全知道分布。我们在回归误差分量模型的背景下放宽了这个假设，并为未知密度开发了一个估计器。我们展示了估计量的半一致一致性，并为随机前沿模型提供了一个应用。

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