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자료유형
학술저널
저자정보
Wang, Jiang-Feng (School of Economics and Management, Tongji University) Liang, Han-Ying (Department of Mathematics, Tongji University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제41권 제3호
발행연도
2012.1
수록면
351 - 367 (17page)

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In this paper, we construct a nonparametric M-estimator of a regression function for a left truncated model when the data exhibit some kind of dependence. It is assumed that the observations form a stationary ${\alpha}$-mixing sequence. Under appropriate assumptions, we establish weak and strong consistency of the estimator as well as its asymptotic normality. Finite sample behavior of the estimators shows that the M-estimator is more robust than the Nadaraya-Watson type estimator.
#M-estimator Truncated data #${alpha}$-mixing #Asymptotic normality #Consistency

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