本文選題：經(jīng)驗(yàn)似然 + 逆概率加權(quán)估計(jì)�。� 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：在部分協(xié)變量隨機(jī)缺失的變系數(shù)分位數(shù)回歸模型中,提出回歸參數(shù)的逆概率加權(quán)估計(jì)和基于經(jīng)驗(yàn)似然的加權(quán)估計(jì),并討論了這兩種估計(jì)的大樣本性質(zhì).從漸近方差可見(jiàn),基于經(jīng)驗(yàn)似然的加權(quán)估計(jì)效率高于逆概率加權(quán)估計(jì).
[Abstract]:In the variable coefficient quantile regression model, the inverse probability weighted estimation of regression parameters and the weighted estimator based on empirical likelihood are proposed, and the large sample properties of these two estimators are discussed. It can be seen from asymptotic variance that the efficiency of weighted estimation based on empirical likelihood is higher than that of inverse probability weighted estimation.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):11401048;11301037) 吉林省科技廳青年科研基金(批準(zhǔn)號(hào):20150520055JH;20150520054JH)
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1960911