Rate of the Almost Sure Convergence of a Generalized Regression Estimate Based on Truncated and Functional Data

Abstract

In this paper, a nonparametric estimation of a generalized regression function is proposed. The real response random variable (r.v.) is subject to left-truncation by another r.v. while the covariate takes its values in an infinite dimensional space. Under standard assumptions, the pointwise and the uniform almost sure convergences, of the proposed estimator, are established

В этой статье предлагается непараметрическая оценка обобщенной функции регрессии. Случайная переменная реального ответа (r.v.) подвергается усечению влево другим r.v., в то время как ковариата принимает свои значения в бесконечномерном пространстве. При стандартных предположениях устанавливаются точечные и равномерные почти наверняка сходимости предлагаемой оценки