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The Strong Consistency of Regression Quantiles Estimators in Nonlinear Censored Regression Models
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  • The Strong Consistency of Regression Quantiles Estimators in Nonlinear Censored Regression Models
  • The Strong Consistency of Regression Quantiles Estimators in Nonlinear Censored Regression Models
저자명
최승희,Choi. Seung-Hoe
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2002년|13권 1호|pp.157-164 (8 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In this paper, we consider the strong consistency of the regression quantiles estimators for the nonlinear regression models when dependent variables are subject to censoring, and provide the sufficient conditions which ensure the strong consistency of proposed estimators of the censored regression models. one example is given to illustrate the application of the main result.