数据随机缺失下分位数回归模型的诱导光滑估计法

发布时间：2018-04-11 16:27

  本文选题：EEP估计 + 诱导光滑　； 参考：《统计与信息论坛》2017年06期

【摘要】：在数据随机缺失的分位数回归模型中,运用诱导光滑思想构造光滑的估计方程,得到了回归参数的诱导光滑估计及渐近协方差估计。接着证明了诱导光滑估计的渐近正态性质,并给出诱导光滑估计及其渐近协方差估计的算法。模拟研究表明新方法在有限样本中表现出色。
[Abstract]:In the quantile regression model with random missing data, the smooth estimation equation is constructed by the idea of induced smoothing, and the induced smooth estimation and asymptotic covariance estimation of regression parameters are obtained.Then the asymptotic normality of the induced smooth estimator is proved, and the algorithm of the induced smooth estimate and its asymptotic covariance estimation is given.Simulation studies show that the new method performs well in a limited sample.
【作者单位】： 长春工业大学基础科学学院;吉林大学数学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《不完全数据下分位数回归模型的经验似然推断》(11401048) 吉林省科技厅青年科研基金项目《删失数据的加权复合分位数回归推断》(20150520055JH)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1736769