聚集性数据的分位回归模型及其应用综述

• 作者: 王维贤
• 来源期刊: 科学与财富
• 关键词: 分位回归 聚集性数据 线性混合效应模型
• 年，卷（期）: 2019,（27）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 101
• 页数: 1页
• 字数: 2902字
• 语种: 中文

摘要

数据聚集普遍存在.分位回归(QR)在近些年来越来越受到关注,其应用于许多领域.例如:投资、金融、经济、医药和工程等.与传统的均值回归相比较而言,QR能够描述因变量条件分布的整个特征.它在异常值存在和错误假设的情况下的表现要更加稳健,且相较于传统的均值回归提供了更加综合的统计信息.因此,我们对QR及其相关的模型和方法在处理聚集性数据和它在各领域中的应用做了一个简短的综述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维贤	新疆财经大学统计与数据科学学院	2	1	1.0	1.0