Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/65287 
Erscheinungsjahr: 
2002
Schriftenreihe/Nr.: 
SFB 373 Discussion Paper No. 2002,88
Verlag: 
Humboldt University of Berlin, Interdisciplinary Research Project 373: Quantification and Simulation of Economic Processes, Berlin
Zusammenfassung: 
The Nadaraya-Watson estimator of regression is known to be highly sensitive to the presence of outliers in the sample. A possible way of robustication consists in using local L-estimates of regression. Whereas the local L-estimation is traditionally done using an empirical conditional distribution function, we propose to use instead a smoothed conditional distribution function. We show that this smoothed L-estimation approach provides computational as well as statistical finite sample improvements. The asymptotic distribution of the estimator is derived under mild Ø-mixing conditions.
Schlagwörter: 
nonparametric regression
L-estimation
smoothed cumulative distribution function
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
135.04 kB





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