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高校应用数学学报
高校应用数学学报  2015, Vol. 30 Issue (1): 71-83    
    
左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计
王江峰1, 田晓敏2, 张慧增2∗, 温利民3
1. 浙江工商大学 统计与数学学院, 浙江杭州 310018
2. 杭州师范大学 数学系, 浙江杭州 310036
3. 江西师范大学 数学与信息科学学院, 江西南昌 330022;
   江西财经大学 信息管理学院, 江西南昌 330013
Composite quantile regression estimation in non-parametric regression model under left-truncated data
WANG Jiang-feng1, TIAN Xiao-min2, ZHANG Hui-zeng2, WEN Li-min3
1. School of Statis. Math., Zhejiang Gongshang Univ., Hangzhou 310018, China
2. Dept. of Math., Hangzhou Normal Univ., Hangzhou 310036, China
3. School of Math. Sci., Jiangxi Normal Univ., Nanchang 330022, China
    School of Inform. Tech., Jiangxi Normal Univ., Nanchang 330013, China
 全文: PDF 
摘要： 利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型, 在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计, 并得到了该估计的渐近正态性结果, 最后通过模拟, 在服从一些非正态分布的误差下, 得到该估计比局部线性估计更有效.
关键词： 左截断数据;  非参数回归;  复合分位数回归;  渐近正态性    
Abstract: In this paper, a local linear composite quantile regression estimator of regression function is constructed in the regression model with heteroscedastic error under left-truncated data. The asymptotic normality of the proposed estimator is also established. The estimator is much more efficient than the local linear regression estimator for commonly-used non-normal error distributions via simulations.
Key words: left-truncated data    non-parametric regression    composite quantile regression    asymptotic normality
收稿日期: 2014-07-24 出版日期: 2018-06-06
CLC:  O212  
基金资助: 浙江省高校人文社科重点研究基地(统计学); 国家自然科学基金(71361015; 11401006); 江西省自然科学基金(20142BAB201013); 江西省教育厅基金(GJJ13217); 中国博士后面上资助(2013M540534); 中国博士后基金特别资助(2014T70615); 江西省博士后项目(2013KY53)
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王江峰
田晓敏
张慧增
温利民

引用本文:

王江峰, 田晓敏, 张慧增, 温利民. 左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计[J]. 高校应用数学学报, 2015, 30(1): 71-83.

WANG Jiang-feng, TIAN Xiao-min, ZHANG Hui-zeng, WEN Li-min. Composite quantile regression estimation in non-parametric regression model under left-truncated data. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities, 2015, 30(1): 71-83.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/    或    http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/Y2015/V30/I1/71

[1] 孙晓霞 , 时颖慧. 分数扩散模型的参数估计及其应用[J]. 高校应用数学学报, 2017, 32(3): 295-305.