Champernowne Transformation In Kernel Quantile Estimation For Heavy-tailed Distributions
Résumé: By transforming a data set with a modification of the Champernowne distribution function, a kernel quantile estimator for heavy-tailed distributions is given. The asymptotic mean squared error (AMSE) of the proposed estimator and related asymptotically optimal bandwidth are evaluated. Some simulations are drawn to show the performance of the obtained results.Link http://www.ajol.info/index.php/afst/article/view/71075
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