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题名函数型分位数回归的局部稀疏估计方法
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作者
李纯净
张淼
赵昱榕
袁晓惠
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机构
长春工业大学数学与统计学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第24期29-34,共6页
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基金
吉林省教育厅科学研究一般项目(JJKH20230749KJ)。
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文摘
文章针对协变量为函数型变量、响应变量为标量的函数型分位数回归模型,提出了一种局部稀疏估计方法,能够正确识别系数函数的空子区域。首先,使用非对称拉普拉斯分布构建函数型分位数回归的全似然函数,并通过EM算法推导出系数向量的估计式。其次,提出了一种结合样条光滑和平滑剪切绝对偏离方法的局部稀疏估计方法。数值模拟结果表明,该估计方法在不同的样本量和分位点下均优于传统方法。最后,通过实例证明了估计方法的有效性。
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关键词
函数型分位数回归
EM算法
SCAD惩罚
B样条
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Keywords
functional quantile regression
EM algorithm
SCAD punishment
B-spline
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分类号
O212.2
[理学—概率论与数理统计]
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题名部分函数型线性可加分位数回归模型
被引量:8
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作者
余平
杜江
张忠占
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机构
北京工业大学应用数理学院
山西师范大学数学与计算机科学学院
首都社会建设和社会管理协同创新中心
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出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2017年第5期1335-1350,共16页
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基金
国家自然科学基金(11271039
11501018)
教育部博士点基金(20131103110027)资助课题
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文摘
文章结合可加分位数回归模型和函数型线性分位数回归模型,提出了部分函数型线性可加分位数回归模型.我们采用函数型主成分基函数逼近斜率函数,B-样条基函数逼近可加函数,提出了模型的估计方法;在一些基本的假设条件下,给出了斜率函数估计和可加函数估计的收敛速度;最后通过模拟计算和应用实例表明了所提方法的有效性.
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关键词
函数型数据分析
B-样条
函数型主成分分析
函数型线性分位数回归模型
可加分位数回归模型
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Keywords
Functional data analysis, B-spline, functional principle component anal-ysis, functional linear quantile regression model, additive quantile regression model.
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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