【摘 要】
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由于分位数回归的稳健性,复合分位数回归变得越来越流行。此外,经验证,无论误差项的分布如何,复合分位数回归的效率相较于最小二乘回归高70%。最近几年,复合分位数回归被广泛的运用到了单指标模型的研究中,它在许多科学领域都有广泛的应用,如生物统计学、经济学和金融计量经济学。此外,各领域都呈现数据规模呈指数级别增长的特点,对于超高维数据的情况,本文提出了带有惩罚项的复合分位数回归方法用于单指标模型的参数估
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由于分位数回归的稳健性,复合分位数回归变得越来越流行。此外,经验证,无论误差项的分布如何,复合分位数回归的效率相较于最小二乘回归高70%。最近几年,复合分位数回归被广泛的运用到了单指标模型的研究中,它在许多科学领域都有广泛的应用,如生物统计学、经济学和金融计量经济学。此外,各领域都呈现数据规模呈指数级别增长的特点,对于超高维数据的情况,本文提出了带有惩罚项的复合分位数回归方法用于单指标模型的参数估计和变量选择。同时在理论方面,证明所提出的估计量具有最优的收敛速度。接着将纠偏技术与复合分位数回归方法相结合,构建出服从渐近正态的估计量,从而能够构造有效的置信区间和进行假设检验。最后,本文通过蒙特卡洛随机模拟来评估所提出的估计方法在有限样本上可行性并运用真实的基因数据来检验所提出方法的表现。
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