کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10151175 | 681441 | 2019 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Pursuit of dynamic structure in quantile additive models with longitudinal data
ترجمه فارسی عنوان
پیگیری ساختار پویا در مدل های افزودنی کوانتومی با داده های طولی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
We consider quantile additive models with dynamic (time-varying) component functions. We allow some of the component functions to be non-dynamic, and show, as expected but technically nontrivially, that estimators of the non-dynamic functions have a faster convergence rate. A penalization-based method, called dynamic structure pursuit, is proposed to automatically identify these non-dynamic functions. Finally, in the sparse setting, a four-stage estimation procedure is proposed which first identifies the nonzero component functions and then applies the identification strategy of the non-dynamic functions. Theoretical and numerical results are provided to illustrate the performance of the estimators.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 130, February 2019, Pages 42-60
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 130, February 2019, Pages 42-60
نویسندگان
Xia Cui, Weihua Zhao, Heng Lian, Hua Liang,