Statistique
Estimation sous biais de sélection et avec fonction de poids inconnue
Comptes Rendus. Mathématique, Tome 342 (2006) no. 4, pp. 275-278.

Nous considérons le problème de l'estimation de la fonction de répartition G d'une variable aléatoire (v.a.) positive X à partir de l'observation d'une v.a. biaisée Y de fonction de répartition Fw=w(x)dG(x)/μw, où w est une fonction de poids inconnue. En supposant de plus que l'échantillon issu de la fonction de répartition Fw est censuré à droite, nous construisons un estimateur Gˆ de la fonction de répartition G pour lequel on énonce un théorème de consistance forte et de convergence faible.

We consider the problem of estimating the cumulative distribution function (cdf) G of a non-negative random variable (r.v.) X from the observation of a biased r.v. Y with cdf Fw=w(x)dG(x)/μw, where w is an unknown weighting function. We assume moreover that the random sample with common cdf Fw is right-censored. We construct an estimator Gˆ for the cdf G and state its strong consistency and weak convergence.

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DOI : 10.1016/j.crma.2005.11.016
Guilloux, Agathe 1

1 LSTA, université Pierre et Marie Curie, 175, rue du Chevaleret, 75013 Paris, France
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Guilloux, Agathe. Estimation sous biais de sélection et avec fonction de poids inconnue. Comptes Rendus. Mathématique, Tome 342 (2006) no. 4, pp. 275-278. doi : 10.1016/j.crma.2005.11.016. http://www.numdam.org/articles/10.1016/j.crma.2005.11.016/

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