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马可·杰拉奇

聚类数据非线性分位数回归的建模与估计。 （英语） Zbl 1507.62059号

计算。统计数据分析。 136, 30-46 (2019).
摘要：在回归应用中，观测值之间的非线性和相关性的存在不仅在传统设置（如最小二乘回归）中，而且（尤其是）当目标函数像分位数回归那样是非光滑的时，都给计算带来了挑战。当数据在两级嵌套设计中聚集时，开发了非线性条件分位数函数的建模和估计方法。该估计算法是分位数回归的平滑算法和非线性混合模型的二阶拉普拉斯近似的混合。这种优化方法具有将原始非光滑问题简化为近似L_2问题的显著优点。虽然估计算法是迭代的，但要优化的目标函数具有简单的分析形式。通过模拟研究和两个应用程序（一个是药代动力学，另一个是与农业生长曲线建模相关的应用程序）评估了所提方法。

引用于6文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62G08号 非参数回归和分位数回归
62J02型 一般非线性回归

关键词：

非对称拉普拉斯分布;条件百分位数;多级设计;随机效应

软件：

lqmm（平方毫米）;Qtools（质量工具）;quantreg公司;R（右）;S-加;国家实验室;MEMSS公司
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\textit{M.Geraci}，计算。统计数据分析。136、30-46（2019年；Zbl 1507.62059）
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