协变量缺失下变系数模型基于经验似然的加权分位数回归

发布时间：2018-05-31 18:50

  本文选题：经验似然 + 逆概率加权估计　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2017年02期

【摘要】：在部分协变量随机缺失的变系数分位数回归模型中,提出回归参数的逆概率加权估计和基于经验似然的加权估计,并讨论了这两种估计的大样本性质.从渐近方差可见,基于经验似然的加权估计效率高于逆概率加权估计.
[Abstract]:In the variable coefficient quantile regression model, the inverse probability weighted estimation of regression parameters and the weighted estimator based on empirical likelihood are proposed, and the large sample properties of these two estimators are discussed. It can be seen from asymptotic variance that the efficiency of weighted estimation based on empirical likelihood is higher than that of inverse probability weighted estimation.
【作者单位】： 长春工业大学基础科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:11401048;11301037) 吉林省科技厅青年科研基金(批准号:20150520055JH;20150520054JH)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1960911