Buchumschlag

Nonparametric Inference on Dose-Response Curves Without the Positivity Condition

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Yikun, Chen, Yen-Chi, Giessing, Alexander
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology Statistics Theory Applications 62G05 (Primary) 62D20, 62G20 (Secondary)
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Doubly Robust Inference on Causal Derivative Effects for Continuous Treatments
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Inference on High-Dimensional Linear Models with Missing Outcomes
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mean and Covariance Estimation for Discretely Observed High-Dimensional Functional Data: Rates of Convergence and Division of Observational Regimes
von: Petersen, Alexander
Veröffentlicht: (2024)

On the optimal prediction of extreme events in heavy-tailed time series with applications to solar flare forecasting
von: Verma, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Two approaches to multiple canonical correlation analysis for repeated measures data
von: Górecki, Tomasz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inference with Mondrian Random Forests
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

The limit joint distributions of some statistics used in testing the quality of random number generators
von: Savelov, M. P.
Veröffentlicht: (2025)

Optimal Inference of the Mean Outcome under Optimal Treatment Regime
von: Xu, Shuoxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric Bayesian inference for stochastic processes with piecewise constant priors
von: Belomestny, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Lancaster correlation -- a new dependence measure linked to maximum correlation
von: Holzmann, Hajo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bump hunting through density curvature features
von: Chacón, José E., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Predictive Inference via Kernel Density Estimates
von: Hilbert, Torey
Veröffentlicht: (2026)

Dirichlet kernel density estimation on the simplex with missing data
von: Daayeb, Hanen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explaining the unexplainable: leveraging extremal dependence to characterize the 2021 Pacific Northwest heatwave
von: Zhang, Likun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Kernel-based independence and mean independence tests for weakly dependent data
von: Diz-Castro, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Volatility estimation from a view point of entropy
von: Akahori, Jirô, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uniform convergence of kernel averages under fixed design with heterogeneous dependent data
von: Matsuoka, Danilo Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How should we aggregate ratings? Accounting for personal rating scales via Wasserstein barycenters
von: Raban, Daniel
Veröffentlicht: (2024)

Estimating hazard rates from $δ$-records in discrete distributions
von: Alcalde, Martín, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nonparametric Bayesian volatility learning under microstructure noise
von: Gugushvili, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2018)

A Statistical Framework for Learning Preferences from the Past
von: Sadhukhan, Tamojit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conditional distributions for the nested Dirichlet process via sequential imputation
von: Donald, Evan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast estimation of Kendall's Tau and conditional Kendall's Tau matrices under structural assumptions
von: van der Spek, Rutger, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Symmetrisation of a class of two-sample tests by mutually considering depth ranks including functional spaces
von: Gnettner, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Simultaneous Detection and Localization of Mean and Covariance Changes in High Dimensions
von: Cui, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantifying and testing dependence to categorical variables
von: Hörmann, Siegfried, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Bernstein polynomial approach for the estimation of cumulative distribution functions in the presence of missing data
von: Gharbi, Rihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Wishart kernel density estimation for strongly mixing time series on the cone of positive definite matrices
von: Belzile, Léo R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Higher-Order Efficient Estimators: A Review and Simulation-Based Benchmark Study
von: Wang, Zeyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On kernel mode estimation under RLT and WOD model
von: Alem, Mohamed Kaber El, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regularised Canonical Correlation Analysis: graphical lasso, biplots and beyond
von: Wells, Lennie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A new adaptive local polynomial density estimation procedure on complicated domains
von: Bertin, Karine, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TwinKernel Estimation for Point Process Intensity Functions: Adaptive Nonparametric Methods via Orbital Regularity
von: Nembé, Jocelyn
Veröffentlicht: (2025)

Statistical inference for subgraph counts and clustering coefficient using network sampling in a sparse Stochastic Block Model framework
von: Mandal, Anirban, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A hybrid-Hill estimator enabled by heavy-tailed block maxima
von: Neves, Claudia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Principal Curves In Metric Spaces And The Space Of Probability Measures
von: Warren, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discriminating Tail Behavior Using Halfspace Depths: Population and Empirical Perspectives
von: Singha, Sibsankar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse semiparametric regression when predictors are mixture of functional and high-dimensional variables
von: Novo, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic Debiased Machine Learning via Riesz Regression
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Bootstrap tests for almost goodness-of-fit
von: Baíllo, Amparo, et al.
Veröffentlicht: (2024)