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Wild residual bootstrap inference for penalized quantile regression with heteroscedastic errors

Lan Wang · Ingrid Van Keilegom · Adam Maidman刊期 2018-12-01 · 卷 105（4）Biometrika已编入正刊

异方差误差下惩罚分位数回归的野生残差自助推断AI 解读

We consider a heteroscedastic regression model in which some of the regression coefficients are zero but it is not known which ones. Penalized quantile regression is a useful approach for analysing such data. By allowing different covariates to be relevant for modelling conditional quantile functions at different quantile levels, it provides a more complete picture of the conditional distribution of a response variable than mean regression. Existing work on penalized…

微观 · 分位数与分布效应正则化与变量选择Bootstrap 与重抽样
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