【摘 要】
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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,
【机 构】
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对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心,中国人民大学应用统计科学研究中心,兰州财经大学统计学院,新疆财经大学统计与信息学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金(16YJCZH122);对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金(15QD15);国家自然科学基金(11861042);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)(18XNL012);全国统计科研计划项目重大项目(2016LD03);中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金
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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
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