霍尔格·德特;Regine Scheder女士 加性分位数回归的估计。 （英语） 兹比尔1432.62072 Ann.Inst.Stat.数学。 63，第2期，245-265（2011）. 摘要：我们考虑了具有高维协变量的条件回归分位数的非参数估计问题。对于加性分位数回归模型，我们提出了一种新的方法，使得加性条件分位数曲线的估计边际效应不会交叉。该方法基于边缘积分技术和非增量重排的组合，最近在估计单调回归函数时引入了这种方法。以一维收敛速度建立了估计的渐近正态性，并通过仿真研究和数据实例研究了有限样本的性质。 引用于6文件 理学硕士： 62G05型 非参数估计 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 62G30型 订单统计；经验分布函数 关键词：条件分位数;加性模型;边际一体化;非递增重排 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Dette}和\textit{R.Scheder}，Ann.Inst.Stat.Math。63，第2号，245--265（2011；Zbl 1432.62072） 全文： 内政部 参考文献： [1] Belsley D.A.、Kuh E.、Welsch R.E.（1980）回归诊断。确定有影响力的数据和共线性的来源。纽约威利·Zbl 0479.62056号 [2] Bennett C.、Sharpley R.（1988）《算子插值》。纽约学术出版社·Zbl 0647.46057号 [3] Chen，R.、Härdle，W.、Linton，O.B.、Severence-Lossin，E.（1996）。可加分离回归模型的非参数估计。平滑的统计理论和计算方面（Semmering，1994）（第247-265页）。 [4] Chernozhukov，V.，Fernandez-Val，I.，Galichon，A.（2007年）。分位数和概率曲线不交叉。arXiv:0704.3649。http://trefoil.math.ucdavis.edu/0704.3649 . ·兹比尔1192.62255 [5] Collomb G.，Härdle W.（1986）稳健非参数时间序列分析和预测中的强一致收敛速度：基于相关观测的核回归估计。随机过程及其应用23（1）：77–89·Zbl 0612.62127号 ·doi:10.1016/0304-4149（86）90017-7 [6] De Gooijer J.G.，Zerom D.（2003）关于高维协变量的可加条件分位数。美国统计协会杂志98（461）：135–146·Zbl 1047.62027号 ·doi:10.1198/016214503388619166 [7] Dette H.，Volgushev S.（2008）分位数曲线的非交叉非参数估计。英国皇家统计学会杂志：B辑70（3）：609–627·Zbl 05563361号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2008.00651.x [8] Dette H.，Neumeyer N.，Pilz K.F.（2006）严格单调回归函数的简单非参数估计。伯努利12:469–490·Zbl 1100.62045号 ·doi:10.3150/bj/1151525131 [9] Doksum K.，Koo J.Y.（2000）关于非参数回归中的样条估计和预测区间。计算统计学；数据分析35:67–82·Zbl 1142.62340号 ·doi:10.1016/S0167-9473（99）00116-4 [10] Fan J.，Gijbels I.（1996）局部多项式建模及其应用。查普曼和霍尔，伦敦·Zbl 0873.62037号 [11] Hall P.，Wolff R.C.L.，Yao Q.（1999）估计条件分布函数的方法。美国统计协会杂志94（445）：154-163·Zbl 1072.62558号 ·doi:10.1080/01621459.1999.10473832 [12] Harrison D.、Rubinfeld D.L.（1978），享乐主义价格与清洁空气需求。环境经济与管理杂志5:81–102·Zbl 0375.90023号 ·doi:10.1016/0095-0696（78）90006-2 [13] He X.（1997）无交叉分位数曲线。美国统计学家51（2）：186–192 [14] Hengartner N.W.，Sperlich S.（2005）在存在许多协变量的情况下，使用积分方法进行速率最优估计。多元分析杂志95（2）：246–272·Zbl 1070.62021号 ·doi:10.1016/j.jmva.2004.09.010 [15] Horowitz J.，Lee S.（2005）加性分位数回归模型的非参数估计。美国统计协会期刊100（472）：1238-1249·Zbl 1117.62355号 ·doi:10.1198/01621450000000583 [16] Koenker R.（2005）分位数回归。剑桥大学出版社，伦敦·Zbl 1111.62037号 [17] Koenker R.，Bassett G.（1978）回归分位数。计量经济学46（1）：33–50·Zbl 0373.62038号 ·doi:10.2307/1913643 [18] Linton O.，Nielsen J.P.（1995）基于边际积分估计结构化非参数回归的核方法。生物医学82（1）：93–100·Zbl 0823.62036号 ·doi:10.1093/biomet/82.1.93 [19] Masry E.，Fan J.（1997）混合过程回归函数的局部多项式估计。斯堪的纳维亚统计杂志24（2）：165–179·Zbl 0881.62047号 ·doi:10.1111/1467-9469.00056 [20] Neumeyer N.，Sperlich S.（2006）不同样品中可分离成分的比较。斯堪的纳维亚统计杂志33:477–501·Zbl 1114.62054号 ·网址：10.1111/j.1467-9469.2006.00509.x [21] Yu K.，Jones M.C.（1997）局部常数和局部线性回归分位数估计的比较。计算统计学；数据分析25（2）：159–166·Zbl 0900.62182号 ·doi:10.1016/S0167-9473（97）00006-6 [22] Yu K.，Jones M.C.（1998）局部线性分位数回归。美国统计协会杂志93（441）：228–237·Zbl 0906.62038号 ·数字标识代码：10.1080/01621459.1998.10474104 [23] Yu K.，Lu Z.，Stander J.（2003）分位数回归：应用和当前研究领域。统计学家52（3）：331–350 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。