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自适应半参数M分位数回归

作者

上市的：
  • 费比安·奥托·索博特卡
  • 尼古拉·萨尔瓦蒂
  • 玛丽亚·乔瓦娜·拉纳利
  • 托马斯·奈布

摘要

在这个异方差的世界里，超越均值的参数和半参数回归已经成为多元数据分析的重要工具。在几个备选方案中，如果需要对多个位置度量进行回归，分位数回归是一个非常流行的选择。这也是由于分位数估计的固有稳健性。然而，当走向分布的尾部时，极端观测值的处理对于经验估计至关重要。M-分位数通过对损失函数施加强大的鲁棒性来处理回归分析中的异常值。然而，这种损失函数通常不是为了处理异方差而设计的。提出了损失函数内鲁棒性程度的自适应扩展，并在M分位数回归模型中实现了半参数预测。给出了一种实用的置信区间计算方法。这些方法得到了坦桑尼亚儿童营养不良的广泛模拟和分析的支持。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:11:y:2019年：i:c:p:116-129
    DOI:10.1016/j.ecosta.2019.03.001
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    IDEAS上列出的参考文献

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