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响应变量缺失下变系数模型的分位数回归
文献摘要：
针对响应变量随机缺失情况下变系数分位数回归模型的非参数估计问题,提出了将B样条和逆概率加权相结合的估计方法.缺失数据在统计工作中难免会遇到,首先用logistic模型产生响应变量的缺失概率,然后对变系数模型的系数函数采用B样条逼近技术,利用缺失概率构建逆概率加权分位数回归的损失函数,得到模型的未知系数函数估计;在模拟研究中,将得到的估计与直接使用完全数据的估计方法进行对比,发现在响应变量随机缺失下,将B样条和逆概率加权相结合的变系数模型分位数回归在有限样本情况下表现良好,模拟研究结果表明该方法有效;最后将所研究的方法运用到挪威公共道路管理局收集的奥斯陆地区相关数据中,研究了空气中二氧化氮浓度与道路车流量和风速之间的关系,得出合理的结论,进一步证明了该方法的合理性.
文献关键词：
响应变量缺失;B样条;逆概率加权;分位数回归
中图分类号：
作者姓名：
叶瑶;袁德美
作者机构：
重庆工商大学 数学与统计学院,重庆400067
文献出处：
引用格式：
[1]叶瑶;袁德美-.响应变量缺失下变系数模型的分位数回归)[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,2022(02):46-52
A类：
响应变量缺失,缺失概率
B类：
变系数模型,随机缺失,分位数回归模型,非参数估计,样条,逆概率加权,权相,估计方法,缺失数据,统计工作,难免会,会遇,先用,logistic,逼近,损失函数,全数,有限样本,方法运用,挪威,道路管理,管理局,奥斯陆,陆地区,空气中二氧化氮,氮浓度,车流量
AB值：
0.259461
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