發(fā)布時間：2018-05-27 08:41

  本文選題：單指標(biāo)模型 + 分位數(shù)回歸　； 參考：《江蘇師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：單指標(biāo)模型是一類建模靈活應(yīng)用非常廣泛的半?yún)?shù)模型.本文將應(yīng)用B樣條逼近技術(shù)及分位數(shù)回歸方法研究單指標(biāo)模型的估計和變量選擇問題.首先,利用B樣條光滑技術(shù)逼近未知指標(biāo)函數(shù),然后使用基于port的非線性優(yōu)化的方法來得到模型中指標(biāo)函數(shù)估計.我們提出了單指標(biāo)分位數(shù)回歸變量選擇程序,通過自適應(yīng)LASSO懲罰方法來得到指標(biāo)參數(shù)的稀疏估計.最后,我們通過大量模擬分析說明了所提方法的有效性.本文還推廣了關(guān)于單指標(biāo)分位數(shù)回歸模型的估計及變量選擇方法,進(jìn)一步研究了部分線性單指標(biāo)分位數(shù)回歸模型的估計及變量選擇問題。
[Abstract]:Single-parameter model is a kind of semi-parameter model which is widely used in flexible modeling. In this paper, B-spline approximation and quantile regression are used to study the estimation and variable selection of single-parameter model. First, the B-spline smoothing technique is used to approximate the unknown index function, and then the nonlinear optimization method based on port is used to obtain the estimation of the index function in the model. We propose a single index quantile regression variable selection program and obtain the sparse estimation of the parameter by adaptive LASSO penalty method. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed method by a large number of simulation analysis. This paper also generalizes the estimation and variable selection method of single-index quantile regression model, and further studies the estimation and variable selection of partial linear single quantile regression model.
【學(xué)位授予單位】：江蘇師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224

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本文編號：1941310