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最优分位水平及其衍生应用

熊巍; 田茂再 对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心; 对外经济贸易大学统计学院; 北京100029; 中国人民大学应用统计科学研究中心; 中国人民大学统计学院; 北京100872; 兰州财经大学统计学院; 甘肃兰州730101; 新疆财经大学统计与信息学院; 新疆乌鲁木齐830012
  • 稀疏函数
  • 最优分位
  • 分位数回归
  • 稳健性

摘要:分位数回归方法由于其具有稳健性,不仅能够全面刻画响应变量的条件分布,还能提供更有现实意义的回归参数,已经逐渐成为各个领域统计分析的强有力的工具.但在许多实际应用中,人们不仅想要探寻不同水平下(即不同分位数)响应变量与解释变量之间的关系,更希望找到一个最优水平,也即最优分位数,使其上的回归结果最真实可靠,最好地反映总体情况.文中提出一种新的回归方法|最优分位回归方法,给出此类问题一个完美的解决方案.该方法的灵感主要来源于稀疏函数的定义,可以证实与传统均值回归相比最优分位回归方法更具优势:(1)稳健性.不受误差分布的限制;(2)有效性.回归结果蕴含信息更丰富;(3)灵活性.对任意模型及数据均适用.文中的模拟结果也对以上三条性质给予极大的支持.最后食品消费数据的分析结果表明当考虑食品消费与人均收入的关系时,中下等收入人群的消费模式为社会的主流模式.

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高校应用数学学报A辑

  • 预计1-3个月 预计审稿周期
  • 0.13 影响因子
  • 教育 快捷分类
  • 季刊 出版周期

主管单位:国家教育部;主办单位:浙江大学;中国工业与应用数学学会

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