预印本前沿

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Inference for concave distribution functions under measurement error

Mohammed Es-Salih Benjrada · Cecile Durot · Tommaso Lando首次提交 2026-01-08 · 修订 2026-03-01 · v2arXiv预印本

测量误差下凹分布函数的推断AI 解读

We propose an estimator of a concave cumulative distribution function under the measurement error model, where the non-negative variables of interest are perturbed by additive independent random noise. The estimator is defined as the least concave majorant on the positive half-line of the deconvolution estimator of the distribution function. We show its uniform consistency and its square root convergence in law in $\ell_\infty(\mathbb R)$ . To assess the validity of the…We propose an estimator of a concave cumulative distribution function under the measurement error model, where the non-negative variables of interest are perturbed by additive independent random noise. The estimator is defined as the least concave majorant on the positive half-line of the deconvolution estimator of the distribution function. We show its uniform consistency and its square root convergence in law in $\ell_\infty(\mathbb R)$. To assess the validity of the…

微观 · 分位数与分布效应半参数与非参数 Bootstrap 与重抽样

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-14

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