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双删失纵向数据的复合Tobit分位数亚组分析回归方法: 1; 作者王占锋王静瑶 +1 位作者吴耀华明瑞星《数学物理学报(A辑)》北大核心 2025年第3期902-918,共17页; 临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成... 展开更多; 关键词双删失数据纵向数据随机加权 Tobit模型阈值回归复合分位数回归亚组分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断: 3; 作者袁晓惠赵雪冬《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1008-1016,共9页; 针对协变量随机缺失的线性模型,提出一种基于经验似然的加权复合分位数回归推断方法,并证明了在数据随机缺失机制下该方法的大样本性质.结果表明,该方法计算简单,且对回归参数的估计效率高于逆概率加权法.; 关键词线性模型随机缺失经验似然复合分位数回归逆概率加权; 在线阅读下载PDF 职称材料

惩罚加权复合分位数回归方法在固定效应面板数据中的应用研究: 4; 作者姜云卢卢辉杰黄晓雯《广西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第6期120-127,共8页; 面板数据能够探索和解释数据背后的动态变化和异质性差异,是众多领域的研究热点。本文研究带有个体固定效应面板数据的变量选择问题。首先引入滤子矩阵消除面板数据的固定效应。再通过自适应LASSO惩罚加权复合分位数回归方法估计回归系... 展开更多; 关键词固定效应面板数据加权复合分位数回归变量选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双删失纵向数据的复合Tobit分位数亚组分析回归方法: 1; 作者王占锋王静瑶吴耀华明瑞星; 机构中国科学技术大学管理学院浙江工商大学统计与数学学院; 出处《数学物理学报(A辑)》北大核心 2025年第3期902-918,共17页; 基金国家自然科学基金(12371277,12231017) 浙江省重点建设高校优势特色学科(浙江工商大学统计学)。; 文摘临床试验中受试个体之间可能存在差异,治疗效果通常具有异质性,如何识别出对特定治疗敏感的人群成为精准医学领域中备受关注的问题之一.另外,由于测量方式或仪器往往受到上、下限的限制,导致实际观测数据值被限制在一个区间内,从而形成双删失数据.文章构建阈值纵向Tobit复合分位数回归模型来研究治疗敏感亚组识别问题,以增强治疗敏感亚组的识别效果.对于模型的参数,借鉴交替乘子算法的思想,建立计算参数估计量的方法;并使用随机加权方法计算估计量的方差.在一些正则条件下,证明了参数估计量是相合的.数值模拟研究表明文章的方法相较于单分位数回归方法更加有效,并且验证了随机加权方法估计参数估计量方差的可行性.最后,分析了直肠癌症试验组CO.17数据,识别出根据年龄划分的治疗敏感亚组.; 关键词双删失数据纵向数据随机加权 Tobit模型阈值回归复合分位数回归亚组分析; Keywords doubly censored data Longitudinal data random weighting Tobit model threshold regression composite quantile regression subgroup analysis; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断: 3; 作者袁晓惠赵雪冬; 机构长春工业大学基础科学学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1008-1016,共9页; 基金国家自然科学基金(批准号:11401048 11301037) +1 种基金 20150520054JH); 文摘针对协变量随机缺失的线性模型,提出一种基于经验似然的加权复合分位数回归推断方法,并证明了在数据随机缺失机制下该方法的大样本性质.结果表明,该方法计算简单,且对回归参数的估计效率高于逆概率加权法.; 关键词线性模型随机缺失经验似然复合分位数回归逆概率加权; Keywords linear model missing at random empirical likelihood composite quantile regression inverse probability weighting; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名惩罚加权复合分位数回归方法在固定效应面板数据中的应用研究: 4; 作者姜云卢卢辉杰黄晓雯; 机构暨南大学经济学院; 出处《广西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第6期120-127,共8页; 基金国家自然科学基金(12171203,12571284) 广东省自然科学基金(2022A1515010045) 中央高校基本科研业务费专项资金(23JNQMX21)。; 文摘面板数据能够探索和解释数据背后的动态变化和异质性差异,是众多领域的研究热点。本文研究带有个体固定效应面板数据的变量选择问题。首先引入滤子矩阵消除面板数据的固定效应。再通过自适应LASSO惩罚加权复合分位数回归方法估计回归系数并进行变量选择,加权复合分位数回归对每个不同的分位数回归施加基于数据驱动的权重。数值模拟结果表明,本文方法在估计精度和变量选择准确度上都优于自适应LASSO惩罚复合分位数回归方法以及最小二乘方法。最后,应用所提方法分析国际经济面板数据,结果显示本文方法的拟合优度高于其他2种方法。; 关键词固定效应面板数据加权复合分位数回归变量选择; Keywords fixed effect panel data weighted composite quantile regression variable selection; 分类号 O212.4 [理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	双删失纵向数据的复合Tobit分位数亚组分析回归方法	王占锋王静瑶吴耀华明瑞星	《数学物理学报(A辑)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	在线阅读下载PDF 职称材料
3	缺失数据下基于经验似然的加权复合分位数回归推断	袁晓惠赵雪冬	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	惩罚加权复合分位数回归方法在固定效应面板数据中的应用研究	姜云卢卢辉杰黄晓雯	《广西师范大学学报(自然科学版)》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料