拉里格比;Stasinopoulos博士;V·沃杜利斯。 讨论:GAMLSS与分位数回归的比较。 (英语) 兹比尔07257461 统计模型。 13,第4期,335-348(2013). 小结:讨论了分位数、期望值和GAMLSS回归模型的相对优点。我们将GAMLSS提供的“完全分布模型”与分位数(和预期)回归提供的“无分布模型”进行了对比。我们认为,一般来说,弹性参数分布假设有几个优点,可以专注于数据、模型比较和模型诊断的特定方面。结合分位数回归和GAMLSS,提出了一种只关注分布尾部的新方法。 引用于4文件 MSC公司: 62至XX 统计 关键词:GAMLSS公司;分位数和期望回归;分布尾部的回归 软件:玉米棒;预期;蠕虫图;GMRF库;quantreg公司;GLIM公司;GAMLSS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Rigby}等人,统计模型。13,第4号,335--348(2013;Zbl 07257461) 全文: 内政部 参考文献: [1] Aitkin,M(1987)使用glim对正态回归中的方差异质性进行建模。应用统计,36,332-39。 [2] de Onis,Borghi E.(2006)《世界卫生组织儿童生长标准的构建:获得生长曲线的方法选择》。医学统计学,25247-65·doi:10.1002/sim.2227 [3] Cole,TJ(1988)将平滑的百分位数曲线拟合到参考数据(有讨论)。《皇家统计学会杂志》,A辑,151385-418·doi:10.2307/2982992 [4] Cole,TJ,Green,PJ(1992)《平滑参考百分位数曲线:lms方法和惩罚可能性》。医学统计学,11305-319·doi:10.1002/sim.478011005 [5] Dunn,PK,Smyth,GK(1996)随机分位数残差。计算与图形统计杂志,5,236-44。 [6] Engle,RF(1982)英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差。《计量经济学:计量经济学社会杂志》,50987-1007·Zbl 0491.62099号 ·doi:10.307/1912773 [7] Harvey,AC(1976)用乘法异方差估计回归模型。《计量经济学》,41,461-65·Zbl 0333.62040号 ·doi:10.2307/1913974 [8] Koenker,R(2012)《量化:分位数回归》。R软件包版本4.91。 [9] Lee,Y,Nelder,J,Pawitan,Y(2006)《具有随机效应的广义线性模型:通过H-似然法的统一分析》。伦敦:CRC出版社·Zbl 1110.62092号 ·doi:10.1201/9781420011340 [10] Lee,Y,Nelder,JA(2006)双层广义线性模型(含讨论)。英国皇家统计学会杂志:C辑,55,139-85·Zbl 1490.62198号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9876.2006.00538.x [11] Mandelbrot,B(1997)《金融中的分形与标度:不连续性、集中性、风险:选择卷E》,纽约:斯普林格出版社·Zbl 1005.91001号 ·doi:10.1007/978-1-4757-2763-0 [12] Nelder,JA(1992)平均值和离散度的联合建模。在Heijden,P G M Van der,Jansen,W,Francis,B J,Seeber,G U H(编辑)《统计建模》,第263-72页。阿姆斯特丹:北荷兰。 [13] Nelder,JA,Pregibon,D(1987)一个扩展的拟似然函数。《生物统计学》,74221-32·Zbl 0621.62078号 ·doi:10.1093/biomet/74.2221 [14] Ng,P,Maechler,M(2007)定性约束分位数平滑样条的快速高效实现。统计建模,7(4),315-28·Zbl 1486.62118号 [15] Ng,PT,Maechler,M(2011)cobs:cobs约束B样条(基于稀疏矩阵)。R包版本1.2-2。 [16] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(1996a)方差异质性的半参数加性模型。统计学与计算,6,57-65·doi:10.1007/BF00161574 [17] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(1996b)平均值和离散加性模型。Hardle,W,Schimek,MG(编辑),《统计理论与平滑计算方面》,第215-30页。海德堡:物理。 ·doi:10.1007/978-3642-48425-4_16 [18] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(2004)使用Box-Cox幂指数分布建模的倾斜和峰形数据的平滑百分位数曲线。医学统计,233053-76·doi:10.1002/sim.1861 [19] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(2005)位置、规模和形状的广义加性模型(含讨论)。英国皇家统计学会杂志:C辑,54,507-54·兹比尔1490.62201 ·doi:10.1111/j.1467-9876.2005.00510.x [20] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(2006)使用Gamls中的Box-Cox(t)分布来建模偏度和峰度。统计建模,6209-29·Zbl 07257135号 [21] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM(2013)游戏中的自动平滑参数选择及其在百分位数估计中的应用。医学研究中的统计方法。2013年2月1日印刷前在线发布。http://smm.sagepub.com/content/early/2013/01/16/0962280212473302.abstract(摘要) [22] Rigby,RA,Stasinopoulos,DM,Voudouris,V(2013)存在重尾时参数模型理论分布的排序和比较方法。伦敦都市大学STORM内部报告。 [23] Royston,P,Wright,EM(2000)特定年龄参考区间的Goodness offit统计数据。医学统计学,19,2943-62·doi:10.1002/1097-0258(20001115)19:21<2943::AID-SIM559>3.0.CO;2-5 [24] Rue,H,Held,L(2005)《高斯马尔可夫随机场:理论与应用》,第104卷。伦敦:查普曼和霍尔/CRC·邮编1093.60003 ·doi:10.1201/9780203492024 [25] Schnabel,SK,Eilers,PHC(2013)使用分位数表同时估计分位数曲线。统计分析进展,97,77-87·Zbl 1443.62107号 ·doi:10.1007/s10182-012-0198-1 [26] Sobotka,F,Schnabel,S,Schulze,Waltrup L(2012)Expectreg:期望和分位数回归。R包版本0.35。 [27] van,Buuren S,Fredriks,M(2001)《蠕虫图:生长参考曲线建模的简单诊断设备》。《医学统计》,第20期,第1259-77页·doi:10.1002/sim.746 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。