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Electronic Journal of Statistics 6 (2012) 1715-1744
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Functional kernel estimators of large conditional quantiles
Laurent Gardes 1, Stéphane Girard 2
(2012)

We address the estimation of conditional quantiles when the covariate is functional and when the order of the quantiles converges to one as the sample size increases. In a first time, we investigate to what extent these large conditional quantiles can still be estimated through a functional kernel estimator of the conditional survival function. Sufficient conditions on the rate of convergence of their order to one are provided to obtain asymptotically Gaussian distributed estimators. In a second time, basing on these result, a functional Weissman estimator is derived, permitting to estimate large conditional quantiles of arbitrary large order. These results are illustrated on finite sample situations.
1 :  Institut de Recherche Mathématique Avancée (IRMA)
CNRS : UMR7501 – Université de Strasbourg
2 :  MISTIS (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LJK Laboratoire Jean Kuntzmann)
INRIA – Laboratoire Jean Kuntzmann
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Conditional quantiles – heavy-tailed distributions – functional kernel estimator – extreme-value theory
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