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亚历山大·贝洛尼;维克托·切尔诺朱科夫;Kengo加藤

高维近似稀疏分位数回归模型中的有效后选择推理。 （英语） Zbl 1420.62169号

美国统计协会。 114，编号526，749-758（2019）.
小结：这项工作为（异质）分位数回归模型中的回归系数提出了新的推断方法。我们考虑一个高维模型，其中回归变量的数量可能超过样本大小，但其中的一个子集足以构建条件分位数函数的合理近似。所提出的方法（显式或隐式）基于正交得分函数，该函数可以防止适度的模型选择错误，而这在本文所考虑的近似稀疏模型中通常是不可避免的。我们为分位数回归系数建立了所建议置信区的一致有效性。重要的是，这些方法直接适用于一个以上的变量和分位数指数的连续体。此外，通过蒙特卡洛实验和一个处理儿童营养不良风险因素的实证例子，说明了所提出方法的性能。

引用于23文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62G10型 非参数假设检验

关键词：

置信域后模型选择;正交得分函数;分位数回归

软件：

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\textit{A.Belloni}等人，《美国统计协会期刊》第114卷，第526、749--758号（2019年；Zbl 1420.62169）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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