Quantile regression for robust estimation and variable selection in partially linear varying-coefficient models
Quantile regression for robust estimation and variable selection in partially linear varying-coefficient models
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部分线性变系数模型中稳健估计和变量选择的分位数回归
DOI：
10.1080/02331888.2017.1314482
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发表时间：
2017-04
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Yang Hu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Jing;Lu Fang;Yang Hu
本文提出了半参数部分线性变系数模型的一种新的基于分位数回归的估计方法。经验表明，所提出的估计方法是更有效的比流行的最小二乘估计方法的非正态误差分布，几乎没有失去任何效率的正常误差。建立了参数部分和非参数部分估计量的渐近稳定性。为了在模型中存在不相关变量时达到稀疏性，提出了两种基于自适应惩罚的变量选择方法，用于选择重要的参数协变量和重要的非参数函数.此外，这两个变量的选择程序被证明在一定的正则性条件下享有预言性质。一些Monte Carlo模拟进行评估有限样本性能的估计，和一个真实的数据的例子来说明所提出的方法的应用。
ABSTRACT In this paper, we develop a new estimation procedure based on quantile regression for semiparametric partially linear varying-coefficient models. The proposed estimation approach is empirically shown to be much more efficient than the popular least squares estimation method for non-normal error distributions, and almost not lose any efficiency for normal errors. Asymptotic normalities of the proposed estimators for both the parametric and nonparametric parts are established. To achieve sparsity when there exist irrelevant variables in the model, two variable selection procedures based on adaptive penalty are developed to select important parametric covariates as well as significant nonparametric functions. Moreover, both these two variable selection procedures are demonstrated to enjoy the oracle property under some regularity conditions. Some Monte Carlo simulations are conducted to assess the finite sample performance of the proposed estimators, and a real-data example is used to illustrate the application of the proposed methods.
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影响因子：
4.5
作者：
K. Knight
通讯作者：
K. Knight
DOI：
--
发表时间：
2011-07
期刊：
arXiv: Statistics Theory
影响因子：
--
作者：
N. Hjort;D. Pollard
通讯作者：
N. Hjort;D. Pollard
影响因子：
3.7
作者：
J. Jurečková
通讯作者：
J. Jurečková
DOI：
10.1080/01621459.1995.10476630
发表时间：
1995-12
影响因子：
3.7
作者：
D. Ruppert;S. Sheather;M. Wand
通讯作者：
D. Ruppert;S. Sheather;M. Wand
DOI：
10.1016/s0378-3758(03)00110-1
发表时间：
2004-03-01
影响因子：
0.9
作者：
Honda, T
通讯作者：
Honda, T