删失协变量M-回归的多重插补
我们为具有删失协变量的M回归模型开发了一种新的多重插补方法。我们的方法不是指定参数可能性，而是通过它们来插补删失的协变量…
通过幂变换估计极值条件分位数
极值条件分位数的估计是众多学科中的一个重要问题。分位数回归（QR）提供了一种自然的方法来捕获不同尾部的协变量效应…
关于求条件分布的均值分解
我们提出了一个摘要度量，定义为随机变量在由给定比例网格指定的不相交支持子集上的期望值，并考虑其在…
医疗支出的两阶段超级学习者
这项工作提出了一个两阶段超级学习器，它非常适合于医疗支出数据，方法是分别估计任何医疗支出的概率和以医疗支出为条件的医疗支出平均金额，然后可以将其结合起来，得出每个观测的单一支出估算。 半参数期望回归的推广
本文介绍了预期回归，并在不等概率抽样的框架下，对现有的半参数回归模型和预期估计的分位数进行了新的扩展。 急诊科支出的时空分位数回归模型
用于分析急诊科相关医疗支出的时空分位数回归模型，该模型采用基于非对称拉普拉斯分布的贝叶斯建模方法，并开发了仅依赖共轭全条件的高效后验抽样方案。 
