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J-GLOBAL ID：201702280853927120   整理番号：17A1579721

共変量変動係数モデルは,経験的尤度に基づく重みづけ分位数回帰に基づいている。【JST・京大機械翻訳】

Weighted Quantile Regression for Varying-Coefficient Models with Missing Covariates Based on Empirical Likelihood

著者 (2件)： Yuan Xiaohui (長春工業大学 基礎科学学院,長春,130012) ,  Ju Tingting (長春工業大学 基礎科学学院,長春,130012)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 55  号： 2  ページ： 281-288  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1548A  ISSN： 1671-5489  CODEN： JDXLAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 部分共変量の確率的損失の変数分位数回帰モデルにおいて、回帰パラメータの逆確率加重推定と経験尤度に基づく重み推定を提案し、これら二つの推定の大サンプル性質を検討した。漸近分散から見ると、経験尤度に基づく重み推定の効率は逆確率加重推定より高い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *重みづけ ,  *変動係数 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 加重 ,  *尤度 ,  *共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： empirical likelihood ,  inverse probability weighted (IPW)estimation ,  missing covariates ,  quantile regression ,  varying-coefficient

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 共変量 ,  変動係数 ,  モデル ,  経験 ,  尤度 ,  重みづけ