×

平滑分位数回归过程的非参数推断。 (英语) Zbl 07708454号

摘要:本文研究了半参数分位数回归模型的全局估计。为了估计未知函数参数,提出了一种带惩罚的积分分位数回归损失函数。第一步是获得所得估计量的向量值泛函Bahadur表示,然后导出所提出的无穷维估计量的渐近分布。此外,采用了一种推广了最小带扰动技术的重采样方法来构造置信区间并进行假设检验。大量仿真研究证明了该方法的有效性,并将其应用于房地产数据集和世界幸福报告数据。

MSC公司:

62-08 统计问题的计算方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 贝洛尼,A。;切尔诺朱科夫,V。;Chetverikov,D。;Fernández-Val,I.,基于系列或多回归变量的条件分位数过程,J.Econom。,213, 4-29 (2019) ·Zbl 1456.62067号
[2] 邦德尔·H·D。;Reich,B.J。;Wang,H.,非交叉分位数回归曲线估计,Biometrika,97825-838(2010)·Zbl 1204.62061号
[3] Briollais,L。;Durrieu,G.,分位数回归在最近遗传学和组学研究中的应用,人类遗传学。,133, 951-966 (2014)
[4] 凯德,B.S。;Noon,B.R.,生态学家分位数回归简介,Front。经济。环境。,1, 412-420 (2003)
[5] Chao,S.-K。;Volgushev,S。;Cheng,G.,半参数和非参数回归的分位数过程,电子。J.Stat.,11,3272-3331(2017)·Zbl 1373.62151号
[6] Cheng,G。;Shang,Z.,具有部分线性结构的半非参数回归模型的联合渐近性,Ann.Stat.,43,1351-1390(2015)·兹比尔132062087
[7] 钟,Y。;邓森,D.B.,带变量选择的非参数贝叶斯条件分布建模,美国统计协会,104,1646-1660(2009)·Zbl 1205.62039号
[8] 克雷文,P。;Wahba,G.,用样条函数平滑噪声数据,数字。数学。,31, 377-403 (1978) ·Zbl 0377.65007号
[9] 邓森,D.B。;Taylor,J.A.,分位数的近似贝叶斯推断,J.Nonparametr。统计,17385-400(2005)·Zbl 1061.62051号
[10] Feng,Y。;陈,Y。;He,X.,具有近似似然的贝叶斯分位数回归,Bernoulli,21832-850(2015)·兹比尔1320.62047
[11] 水果,P。;Bottai,M.,分位数回归系数函数的参数建模,生物统计学,72,74-84(2016)·Zbl 1393.62064号
[12] 水果,P。;Bottai,M.,《分位数回归系数函数与截尾数据的参数建模》,生物统计学,731179-1188(2017)·Zbl 1405.62128号
[13] 水果,P。;博泰,M。;Fernández-Val,I.,利用纵向数据对分位数回归系数函数进行参数建模,J.Am.Stat.Assoc.,116783-797(2021)·Zbl 1464.62260号
[14] Gorfine,M。;Goldberg,Y。;Ritov,Y.,《失效时间数据与时间相关协变量的分位数回归模型》,生物统计学,18,132-146(2017)
[15] He,X.,《无交叉分位数曲线》,《美国统计》,第51卷,第186-192页(1997年)
[16] 何,X。;潘,X。;Tan,K。;周伟新,带大规模推断的平滑分位数回归,J.Econom。(2022)
[17] 何,X。;Wang,L。;Hong,H.G.,高维异质数据的分位数自适应无模型变量筛选,Ann.Stat.,41,342-369(2013)·Zbl 1295.62053号
[18] 何,X。;朱丽霞,《分位数回归的一种缺乏fit检验》,美国统计协会,98,1013-1022(2003)·Zbl 1043.62039号
[19] 江,F。;Cheng,Q。;尹,G。;Shen,H.,功能删失分位数回归,美国统计协会,115,931-944(2020)·Zbl 1445.62336号
[20] 江,L。;王海杰。;Bondell,H.D.,回归模型中的分位数收缩,J.Compute。图表。统计,22970-986(2013)
[21] Z.Jin。;Ying,Z。;Wei,L.,扰动最小带的简单重采样方法,生物统计学,88,381-390(2001)·Zbl 0984.62033号
[22] Kai,B。;李,R。;Zou,H.,半参数变系数部分线性模型的新有效估计和变量选择方法,《Ann.Stat.》,39,305-332(2011)·Zbl 1209.62074号
[23] Kato,K.,高维稀疏分位数回归模型的Group Lasso(2011),arXiv预印本
[24] Koenker,R.,分位数回归(2005),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社,纽约·Zbl 1111.62037号
[25] Koenker,R。;Bassett,G.,回归分位数,计量经济学,46,33-50(1978)·Zbl 0373.62038号
[26] (Koenker,R.;Chernozhukov,V.;He,X.;Peng,L.,《分位数回归手册》(2017),查普曼和霍尔/CRC:查普曼与霍尔/CRC博卡拉顿,佛罗里达州)·Zbl 1395.62003号
[27] Koenker,R。;Geling,O.,《重新评估药用蝇寿命:分位数回归生存分析》,美国统计协会,96,458-468(2001)·Zbl 1019.62100号
[28] Koenker,R。;Hallock,K.F.,分位数回归,J.Econ。展望。,15, 143-156 (2001)
[29] Koenker,R。;Ng、P。;Portnoy,S.,分位数平滑样条,生物统计学,81,673-680(1994)·Zbl 0810.62040
[30] Koenker,R。;Xiao,Z.,分位数回归过程的推断,计量经济学,701583-1612(2002)·兹比尔1152.62339
[31] 李·G。;Shi,P。;Li,G.,非参数回归中b样条m-估计的全局收敛速度,统计正弦。,5, 303-318 (1995) ·Zbl 0824.62035号
[32] 刘,R。;徐,G。;Shang,Z.,量化下的最优非参数推理(2019),arXiv预印本
[33] 米勒,P。;金塔纳,F.A.,非参数贝叶斯数据分析,统计科学。,19, 95-110 (2004) ·Zbl 1057.62032号
[34] 彭,L。;Fine,J.P.,《竞争风险分位数回归》,J.Am.Stat.Assoc.,104,1440-1453(2009)·Zbl 1205.62090号
[35] 彭,L。;Huang,Y.,用分位数回归模型进行生存分析,美国统计协会,103,637-649(2008)·Zbl 1408.62159号
[36] Portnoy,S.,删失回归分位数,美国统计协会,98,1001-1012(2003)·Zbl 1045.62099号
[37] 波特诺伊,S。;Koenker,R.,线性模型的自适应L估计,《Ann.Stat.》,第40期,第1714-1736页(1989年)
[38] 波特诺伊,S。;Koenker,R.,《高斯兔和拉普拉斯乌龟:平方误差与绝对误差估计值的可计算性》(讨论),《统计科学》。,12, 279-300 (1997) ·Zbl 0955.62608号
[39] 曲,Z。;Yoon,J.,条件分位数过程的非参数估计和推断,J.Econom。,185, 1-19 (2015) ·Zbl 1331.62204号
[40] 拉奥,C。;赵,L.,用随机加权bootstrap逼近线性模型中M估计的分布,Sankhya,54,323-331(1992)·Zbl 0773.62010号
[41] Reich,B.J。;Fuentes,M。;邓森,D.B.,贝叶斯空间分位数回归,美国统计协会,106,6-20(2011)·Zbl 1396.62263号
[42] 桑·P。;尚,Z。;Du,P.,函数线性分位数回归的统计推断(2022),arXiv预印本
[43] 施纳贝尔,S.K。;Eilers,P.H.,使用分位数表同时估计分位数曲线,AStA高级统计分析。,97, 77-87 (2013) ·Zbl 1443.62107号
[44] Shang,Z.,一般光滑样条m-估计的收敛速度和Bahadur型表示,Electron。J.Stat.,411-1442(2010年)·Zbl 1329.62201号
[45] 尚,Z。;Cheng,G.,光滑样条模型中的局部和全局渐近推断,《Ann.Stat.》,412608-2638(2013)·Zbl 1293.62107号
[46] 尚,Z。;Cheng,G.,广义函数线性模型中的非参数推断,《Ann.Stat.》,43,1742-1773(2015)·Zbl 1317.62042号
[47] Speckman,P.,《非参数回归模型中的样条平滑和最佳收敛速度》,《Ann.Stat.》,第13期,第970-983页(1985年)·Zbl 0585.62074号
[48] Stone,C.J.,非参数回归的最优全局收敛速度,《Ann.Stat.》,第10期,第1040-1053页(1982年)·Zbl 0511.62048号
[49] Truong,Y.K.,基于局部中位数的核估计的渐近性质,Ann.Stat.,17,606-617(1989)·Zbl 0675.62031号
[50] Verweij,P.J。;Van Houwelingen,H.C.,生存分析中的交叉验证,Stat.Med.,122305-2314(1993)
[51] Volgushev,S。;Chao,S.-K。;Cheng,G.,分位数回归过程的分布式推断,《美国统计年鉴》,471634-1662(2019)·Zbl 1418.62174号
[52] 王海杰。;Li,D.,通过幂变换估计极端条件分位数,美国统计协会,108,1062-1074(2013)·Zbl 06224987号
[53] 王,H.J。;Li博士。;He,X.,重尾分布的高条件分位数估计,美国统计协会,107,1453-1464(2012)·Zbl 1258.62053号
[54] 王,H.J。;Wang,L.,局部加权删失分位数回归,美国统计协会,1041117-1128(2009)·Zbl 1388.62289号
[55] Wang,L。;Wu,Y。;Li,R.,分析超高维异质性的分位数回归,美国统计协会,107,214-222(2012)·Zbl 1328.62468号
[56] Wu,Y。;Yin,G.,具有存活分数的删失数据的治愈率分位数回归,美国统计协会,108,1517-1531(2013)·Zbl 1426.62128号
[57] 徐,G。;尚,Z。;Cheng,G.,《利用大量数据进行分治核岭回归的优化调整》,(Proc.Int.Conf.Mach.Learn.,vol.80(2018)),5483-5491
[58] 徐,G。;尚,Z。;Cheng,G.,分治核岭回归及其渐近最优性的分布式广义交叉验证,J.Compute。图表。统计,28891-908(2019)·Zbl 07499034号
[59] 杨,X。;Narisetty,N.N。;He,X.,一种新的截尾分位数回归估计方法,J.Comput。图表。统计,27,417-425(2018)·Zbl 07498958号
[60] 是的,I.C。;徐天凯,通过案例推理用比较方法构建房地产估价模型,应用。软计算。,65, 260-271 (2018)
[61] Yu,K。;Jones,M.,局部线性分位数回归,美国统计协会,93,228-237(1998)·Zbl 0906.62038号
[62] 赵,S。;刘,R。;Shang,Z.,面板数据模型的统计推断:核岭回归方法,J.Bus。经济。统计,39,325-337(2021)
[63] 郑琦。;彭,L。;He,X.,超高维数据的全球自适应分位数回归,Ann.Stat.,43,2225-2258(2015)·Zbl 1327.62424号
[64] 周克强。;Portnoy,S.,基于回归分位数的异方差模型的统计推断,J.Nonparametr。统计,9,239-260(1998)·Zbl 0911.62059号
[65] 邹,H。;袁明,复合分位数回归与预言模型选择理论,《统计年鉴》,36,1108-1126(2008)·Zbl 1360.62394号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。