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左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择
被引量：
1
1
作者
冯海林
罗倩倩
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期863-874,共12页
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方...
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率.
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关键词
左截断右删失数据
惩罚加权复合分位数
自适应Lasso
变量选择
正态性
Oracle性质
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题名
左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择
被引量：
1
1
作者
冯海林
罗倩倩
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期863-874,共12页
基金
国家自然科学基金(71271165)
文摘
在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率.
关键词
左截断右删失数据
惩罚加权复合分位数
自适应Lasso
变量选择
正态性
Oracle性质
Keywords
left truncated and right censored data
penalized weighted composite quantile regression（AWCQR）
adaptive Lasso
variable selection
asymptotic normality
Oracle property
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择
冯海林
罗倩倩
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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