Regresión cuantílica basada en el enfoque ponderado con datos truncados dependientes
Autores: Hsieh, Jin-Jian; Hsieh, Cheng-Chih
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Regresión cuantílica basada en el enfoque ponderado con datos truncados dependientes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Parámetros
Modelo de regresión por cuantiles
Datos truncados dependientes
Modelo de cópula arquimediana
Procedimiento de inferencia
Conjuntos de datos reales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Este documento discute la estimación de parámetros en el modelo de regresión cuantílica para datos truncados dependientes. Para tener en cuenta la dependencia entre el tiempo de supervivencia y el tiempo truncado, se utiliza el modelo de cópula arquimediana para construir la asociación. Los parámetros del modelo de cópula arquimediana se estiman utilizando ciertos enfoques existentes. Se propone un procedimiento de inferencia basado en un enfoque ponderado, donde los pesos se establecen de acuerdo con las variables de interés en el modelo de regresión cuantílica. El rendimiento de la muestra finita del enfoque propuesto se examina a través de simulaciones, y el método se aplica para analizar dos conjuntos de datos reales: el conjunto de datos relacionados con la transfusión de SIDA y el conjunto de datos del centro comunitario de jubilados.
Descripción
Este documento discute la estimación de parámetros en el modelo de regresión cuantílica para datos truncados dependientes. Para tener en cuenta la dependencia entre el tiempo de supervivencia y el tiempo truncado, se utiliza el modelo de cópula arquimediana para construir la asociación. Los parámetros del modelo de cópula arquimediana se estiman utilizando ciertos enfoques existentes. Se propone un procedimiento de inferencia basado en un enfoque ponderado, donde los pesos se establecen de acuerdo con las variables de interés en el modelo de regresión cuantílica. El rendimiento de la muestra finita del enfoque propuesto se examina a través de simulaciones, y el método se aplica para analizar dos conjuntos de datos reales: el conjunto de datos relacionados con la transfusión de SIDA y el conjunto de datos del centro comunitario de jubilados.