文献

J-GLOBAL ID：202202233377004417   整理番号：22A0911078

縦データを持つマルチキンク期待値回帰の推定と推論【JST・京大機械翻訳】

Estimation and inference for multikink expectile regression with longitudinal data

著者 (3件)： Li Dongyu (School of Statistics and Data Science & LPMC, Nankai University, Tianjin, China) ,  Wang Lei (School of Statistics and Data Science & LPMC, Nankai University, Tianjin, China) ,  Zhao Weihua (School of Science, Nantong University, Nantong, China)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 7  ページ： 1296-1313  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,縦方向マルチキンク予測回帰モデルに対するパラメータ推定,キンク点試験および統計的推論を検討した。キンク位置および回帰係数に対する推定子を,局所極小を避けるためブートストラップ再起動反復アルゴリズムを用いて求めた。修正BICに基づく後方選択手順を適用して,キンク点の数を推定した。キンク点の数選択一貫性とすべての推定子の漸近正規性を理論的に実証した。特に,キンク位置の推定量は,根-n一貫性を達成することを示した。加重累積和型統計量を提案し,与えられた期待でキンク効果の存在をテストし,その限界分布をヌルと局所代替仮説の両方の下で導いた。キンク位置に対する従来のWalld型とクラスタブートストラップ信頼区間も構築した。シミュレーション研究は,提案した推定器と試験が,ホモ分散とヘテロ分散誤差の両方において望ましい有限サンプル性能を有することを示した。また,Nation成長,肺と健康研究,および WashingtonD.C.におけるCapital Bike共有データセットへの2つの応用を提示した。シミュレーション研究のRコードと実データはhttps://github.com/wangleink/MKERで利用可能である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  ブートストラップ ,  データ ,  *キンク ,  *期待値 ,  仮説検定 ,  統計的推定 ,  統計量 ,  パラメータ推定 ,  回帰モデル ,  分散【variance】 ,  推定量
準シソーラス用語： 回帰係数 ,  反復アルゴリズム ,  漸近的正規性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ブートストラップ ,  仮説検定 ,  キンク点 ,  縦方向の期待回帰 ,  モデル選択

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 縦 ,  マルチ ,  キンク ,  期待値 ,  推定 ,  推論