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Identifying Risk Factors for Severe Childhood Malnutrition by Boosting Additive Quantile Regression

Nora Fenske · Thomas Kneib · Torsten Hothorn刊期 2011-06 · 卷 106（494）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

用提升法加性分位数回归识别儿童严重营养不良风险因素AI 解读

We investigated the risk factors for childhood malnutrition in India based on the 2005/2006 Demographic and Health Survey by applying a novel estimation technique for additive quantile regression. Ordinary linear and generalized linear regression models relate the mean of a response variable to a linear combination of covariate effects, and, as a consequence, focus on average properties of the response. The use of such a regression model for analyzing childhood malnutrition…

微观 · 分位数与分布效应因子模型机器学习与 DML
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