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马可·阿尔夫;尼古拉·萨尔瓦蒂;乔瓦娜·拉纳利

分位数和M分位数回归模型的有限混合。 （英语） 兹比尔1505.62017

统计计算。 27，第2号，547-570（2017）; 更正同上，第34号，第1号，第18号论文，第1页（2024年）。
摘要：在本文中，我们定义了异构和/或依赖/聚集数据的分位数和M分位数回归模型的有限混合。有限混合物的组分代表具有均匀模型参数值的个体簇。由于其灵活性和易估计性，所提出的方法可以扩展到比简单随机截距情况维数更高的随机系数。通过实施EM型算法，通过最大似然法获得模型参数估计。模型参数的标准误差估计值是使用观测信息矩阵的逆矩阵获得的，该逆矩阵是通过Oakes公式导出的[D.橡树、J.R.Stat.Soc.、Ser。B、 统计方法。61，第2期，479–482页（1999年；Zbl 0913.62036号)]在M分位数设置中，在分位数情况下通过非参数引导。我们进行了大规模模拟研究，以分析所建议模型的实际行为，并评估所建议的模型参数标准误差估计的经验性能。我们考虑了随机截距和随机系数情况下的各种经验设置。所提出的建模方法也应用于两个著名的数据集，这两个数据集进一步揭示了它们的经验行为。

引用于1审查
引用于12文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J05型 线性回归；混合模型
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

随机效应模型;有害参数;非参数MLE;稳健模型;分位数回归;M分位数回归;纵向数据

引文：

Zbl 0913.62036号

软件：

GLIM公司
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\textit{M.Alfó}等人，《统计计算》。27，第2号，547--570（2017；Zbl 1505.62017）
全文： 内政部 链接

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