响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计OA北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
Estimation of Linear Quantile Regression Models With Missing Response Data and Auxiliary Information
文章研究了在响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的估计问题和大样本性质.采用逆概率加权方法,给出了响应数据缺失和辅助信息下线性分位数回归模型的加权经验似然估计;在一定条件下,证明了所构造的分位数经验对数似然比统计量服从卡方分布;进而构造了该似然比的置信域,证明了所得的分位数经验似然估计的渐近正态性.
吉肖肖;张成毅;罗双华
西安工程大学理学院,西安710048西安交通大学经济与金融学院,西安710049西安工程大学理学院,西安710048
数理科学
缺失数据分位数回归模型辅助信息经验似然渐近正态性
《统计与决策》 2021 (23)
缺失响应数据下高维稀疏分位数回归模型的变量选择
28-31,4
国家自然科学基金资助项目(11601409)陕西省自然科学基础研究计划青年项目(2017JQ1029)陕西省自然科学基金面上项目(2020JM-571)
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