Bent line quantile regression with application to an allometric study of land mammals' speed and mass.
Bent line quantile regression with application to an allometric study of land mammals' speed and mass.
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DOI：
10.1111/j.1541-0420.2010.01436.x
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发表时间：
2011-03
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
He X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li C;Wei Y;Chappell R;He X
分位数回归，它对给定协变量的响应变量的条件分位数进行建模，通常假设线性模型。但是，这种线性在真实的生活中往往是不现实的。线性分位数回归不适用的一种情况是响应变量是分段线性的，但协变量仍然是连续的。为了分析这些数据，我们提出了一个折线分位数回归模型。我们推导了它的参数估计，证明了它们在变点存在的情况下是渐近有效的，并讨论了几种检验折线分位数回归中变点存在性的方法，并通过模拟进行了功效比较。以陆地哺乳动物最大奔跑速度为例说明折线分位数回归模型的应用，该模型在理论上是合理的，其参数具有直接的生物学意义。
Quantile regression, which models the conditional quantiles of the response variable given covariates, usually assumes a linear model. However, this kind of linearity is often unrealistic in real life. One situation where linear quantile regression is not appropriate is when the response variable is piecewise linear but still continuous in covariates. To analyze such data, we propose a bent line quantile regression model. We derive its parameter estimates, prove that they are asymptotically valid given the existence of a change-point, and discuss several methods for testing the existence of a change-point in bent line quantile regression together with a power comparison by simulation. An example of land mammal maximal running speeds is given to illustrate an application of bent line quantile regression in which this model is theoretically justified and its parameters are of direct biological interests.
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