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赵卫华;张日泉;吕亚钊;刘继才

单指标系数模型的分位数回归和变量选择。 （英语） Zbl 1382.62021号

Ann.Inst.Stat.数学。 69，第4号，761-789（2017）.
单指标系数模型\[Y=g（X^{\top}\theta）^{\top}Z+\epsilon\]其中，（Y）是响应变量，（X）和（Z）是两个协变量随机向量，（epsilon）是模型误差，（g）是未知系数函数向量，（theta in mathbb{R}^p）是指数参数。对于可识别性，假设为\（\ |θ\ |=1）和\（\θ_1>0）。
在分位数回归的框架下，提出了一种最小化检查损失估计方法（MACLE）。估计量是渐近正态的，并且达到了最佳的收敛速度。将MACLE方法与自适应Lasso惩罚相结合，研究了一种变量选择方法，并建立了相应的oracle属性。在不同的误差设置下进行了两次仿真，以评估该方法的有限样本性能。给出了一个实际的数据应用程序。
审核人：奥列克桑德·库库什（基辅）

引用于4文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
6220国集团 非参数推理的渐近性质
2007年6月62日 岭回归；收缩估计器（拉索）
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

单指标系数模型;分位数回归;渐近正态性;变量选择;自适应拉索;oracle属性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Zhao}等人，《Ann.Inst.Stat.Math》。69，第4号，761--789（2017；Zbl 1382.62021）
全文： DOI程序

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