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Optimal Designs for Quantile Regression Models

Holger Dette · Matthias Trampisch刊期 2012-09 · 卷 107（499）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

分位数回归模型的最优设计AI 解读

Despite their importance, optimal designs for quantile regression models have not been developed so far. In this article, we investigate the D-optimal design problem for nonlinear quantile regression analysis. We provide a necessary condition to check the optimality of a given design and use it to determine bounds for the number of support points of locally D-optimal designs. The results are illustrated, determining locally, Bayesian and standardized maximin D-optimal…

微观 · 分位数与分布效应贝叶斯
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