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设(Xi,Yi),i=1,…,n是从取值于R^d×R^1的随机向量(X,Y)中抽取的i.i.d。样本,E(‖Y‖)<∞,而以m(x)=E(Y‖X=x)表示回归函数。因截尾情况下,观察到的不是诸Yi本身,而是Zi=min(Yi,Ti)及δi=I(Yi≤Ti),其中Ti是与(Xi,Yi)独立的随机变量,i=1,2……,n。当T的分布未知时,在一定条件下,得到了回归函数改良估计的强合性。