Estimación de dos etapas de un modelo de regresión cuantílica de coeficiente variable parcialmente lineal con datos faltantes
Autores: Luo, Shuanghua; Yan, Yuxin; Zhang, Cheng-yi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estimación de dos etapas de un modelo de regresión cuantílica de coeficiente variable parcialmente lineal con datos faltantes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Regresión cuantil
Respuestas faltantes
Procedimiento de estimación
Propiedades asintóticas
Estadístico de razón de verosimilitud logarítmica
Resultados de simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se estudia la inferencia estadística del modelo de regresión cuantílica de coeficiente variable parcialmente lineal bajo respuestas faltantes aleatorias. Se desarrolla un procedimiento de estimación de dos etapas para estimar los componentes paramétricos y no paramétricos involucrados en el modelo. Además, se establecen las propiedades asintóticas de los estimadores obtenidos bajo algunas condiciones de regularidad moderadas. Además, se propone el estadístico de razón de verosimilitud logarítmica empírica basado en la imputación, y se demuestra que este estadístico sigue la distribución Chi-cuadrado estándar; por lo tanto, se construye el intervalo de confianza de verosimilitud empírica del componente de parámetro del modelo. Finalmente, los resultados de simulación muestran que el método de estimación propuesto es factible y efectivo.
Descripción
En este documento, se estudia la inferencia estadística del modelo de regresión cuantílica de coeficiente variable parcialmente lineal bajo respuestas faltantes aleatorias. Se desarrolla un procedimiento de estimación de dos etapas para estimar los componentes paramétricos y no paramétricos involucrados en el modelo. Además, se establecen las propiedades asintóticas de los estimadores obtenidos bajo algunas condiciones de regularidad moderadas. Además, se propone el estadístico de razón de verosimilitud logarítmica empírica basado en la imputación, y se demuestra que este estadístico sigue la distribución Chi-cuadrado estándar; por lo tanto, se construye el intervalo de confianza de verosimilitud empírica del componente de parámetro del modelo. Finalmente, los resultados de simulación muestran que el método de estimación propuesto es factible y efectivo.