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张涛;Kengo加藤;戴维·鲁珀特

基于分位数的模态回归的Bootstrap推理。 （英语） Zbl 1514.62069号

美国统计协会。 118，编号541，122-134（2023）.
小结：在本文中，我们开发了基于分位数回归的条件模式统一推理方法。具体来说，我们建议通过最小化通过平滑线性分位数回归估计器定义的估计条件分位数函数的导数来估计条件模式，并为我们的条件模式估计器开发两种引导方法，一种新的关键引导方法和非参数引导方法。基于高维高斯近似技术，我们建立了由条件模式的两种bootstrap方法构造的同时置信矩形的有效性。我们还将前面的分析扩展到协变量向量的维数随样本大小而增加的情况。最后，我们利用美国工资数据进行了模拟实验和实际数据分析，以证明我们的推理方法的有限样本性能。补充材料包括工资数据集、R代码和包含主要结果证明的附录、附加模拟结果、模型错误指定和分位数交叉的讨论，以及数值实现的附加细节。

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62G09号 非参数统计重采样方法
第62页第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

高维CLT;核平滑;模态回归;关键引导程序;分位数回归

软件：

保证金;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Zhang}et al.，J.Am.Stat.Assoc.118，No.541，122--134（2023年；Zbl 1514.62069）
全文： 内政部 arXiv公司

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