线性测量误差模型的随机加权分位数回归

发布时间：2018-03-15 07:14

  本文选题：测量误差　切入点：分位数回归　出处：《东华大学学报(自然科学版)》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：将随机加权法推广到线性测量误差模型,结合分位数回归估计方法,提出线性测量误差模型中参数的随机加权分位数回归方法.在一定条件下,可以用随机加权法得到分位数回归估计量的渐近分布,这种方法避免了估计冗余参数,并且实施方便.通过模拟研究和艾滋病数据验证了随机加权分位数回归方法的有效性.
[Abstract]:The random weighting method is extended to the linear measurement error model. Combining with the quantile regression estimation method, a random weighted quantile regression method for the parameters of the linear measurement error model is proposed. The asymptotic distribution of quantile regression estimators can be obtained by the random weighting method, which avoids the estimation of redundant parameters and is easy to implement. The validity of the stochastic weighted quantile regression method is verified by simulation and AIDS data.
【作者单位】： 东华大学理学院;
【分类号】：O212.1

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本文编号：1614970