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分位数回归分析。条件分位数模型的估计和推断方法:单变量响应条件分位数的线性和非线性参数和非参数(总变差惩罚)模型以及处理截尾生存数据的几种方法。基于预期缺口风险的投资组合选择方法也包括在内(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


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  1. Brantley,Halley L.;Guinness,Joseph;Chi,Eric C.:使用分位数趋势滤波对空气质量数据进行基线漂移估计(2020年)
  2. Daniel Fischer、Karl Mosler、Jyrki Möttönen、Klaus Nordhausen、Oleksii Pokotylo、Daniel Vogel:计算R中的Oja中值:OjaNP包(2020年)不是zbMATH
  3. Güney,Yeşim;Jurečková,Jana;Arslan,Olcay:自回归模型中的平均自回归分位数(2020年)
  4. 姜飞;程,清;尹国胜;沈海鹏:函数删失分位数回归(2020)
  5. Jurečková,Jana;Picek,Jan;Schindler,Martin:经验回归分位数过程。(2020年)
  6. Liu,Yusha;Li,Meng;Morris,Jeffrey S.:标量分位数回归函数及其在质谱蛋白质组学数据中的应用(2020)
  7. 米格尔,桑托利诺:李-卡特分位数死亡率模型(2020)
  8. Zhang,Likun;del Castillo,Enrique;Berglund,Andrew J.;Tingley,Martin P.;Govind,Nirmal:通过惩罚分位数平滑样条从大量数据中计算置信区间(2020年)
  9. Belloni,Alexandre;Chernozhukov,Victor;Chetverikov,Denis;Fernández Val,Iván:基于系列或多个回归因子的条件分位数过程(2019年)
  10. Belloni,Alexandre;Chernozhukov,Victor;Kato,Kengo:高维近似稀疏分位数回归模型中的有效后选择推断(2019年)
  11. Bilias,Yannis;Florios,Kostas;Skouras,Spyros:截尾最小绝对偏差估计量的精确计算(2019年)
  12. Bloznelis,Daumantas;Claeskens,Gerda;Zhou,Jing:复合与模型平均分位数回归(2019年)
  13. Escanciano,J.C.;Goh,S.C.:具有大小自适应控制的分位数回归推断(2019年)
  14. Geraci,Marco:聚类数据的非线性分位数回归建模与估计(2019年)
  15. Graf,Monique;Marín,J.Miguel;Molina,Isabel:适用于小面积估计的偏态分布的广义混合模型(2019年)
  16. Guerra,Maria Letizia;Sorini,Laerte;Stefanini,Luciano:基于(L_1)-范数和(L_2)-范数模糊变换的分位数和期望平滑(2019)
  17. Harding,Matthew;Lamarche,Carlos:大数据中消耗偏差的面板分位数方法:来自随机实验的证据(2019)
  18. King,Clay;Song,Joon-Jin:一个带有过零的计数数据的贝叶斯两部分分位数回归模型(2019)
  19. Lin,Yi;Martin,Ryan;Yang,Min:非规则模型的优化设计(2019)
  20. Merhi Bleik,Josephine:不对称拉普拉斯分布规范下同步回归分位数的完全贝叶斯估计(2019)

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