左截断数据下非线性模型的加权分位数回归

• 作者: 冯海林 罗倩倩
• 来源期刊: 应用数学
• 学科: 数学
• 关键词: 左截断 非线性回归 加权分位数 一致性 渐近正态性
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 209-218
• 页数: 10页
• 分类号: O21
• 字数: 5299字
• 语种: 中文

摘要

左截断数据是一类具有特殊结构的缺失数据,当且仅当研究变量大于一定的阈值时才能取得观察值.本文针对左截断数据下的非线性回归模型,提出了加权分位数估计方法,利用加权方式处理左截断缺失数据,取得了与完整数据相近的估计结果.并在一定假设条件下,证明了所提估计方法的一致性和渐近正态性等大样本性质,最后通过数值模拟展现所提估计方法的有限样本表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯海林	西安电子科技大学数学与统计学院	41	217	8.0	13.0
2	罗倩倩	西安电子科技大学数学与统计学院	2	0	0.0	0.0