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文檔簡介
1、在解決實際的回歸分析問題時,由于最小二乘估計的經(jīng)典假設(shè)往往難以實現(xiàn),回歸的結(jié)果不太理想。分位數(shù)回歸自提出以來,由于其應(yīng)用范圍更為廣泛,根據(jù)分位點不同能夠提取不同的信息等特點,漸漸地成為了研究熱點。隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展,計算量較大的分位數(shù)回歸理論的實現(xiàn)變的更加容易。
本文首先回顧了分位數(shù)回歸理論的發(fā)展歷程。其次,我們研究了一類部分線性模型,運用局部線性的加權(quán)組合分位數(shù)回歸方法,得到了參數(shù)和非參數(shù)部分的估計,建立了所得估計的漸
2、近正態(tài)性,并給出了最優(yōu)權(quán)重的選擇方法。然后將加權(quán)組合分位數(shù)回歸模型轉(zhuǎn)換為了一個標(biāo)準(zhǔn)線性規(guī)劃問題求解,在蒙特卡羅模擬中針對不同誤差分布所得到的結(jié)果,驗證了所提方法在有限樣本時的優(yōu)良表現(xiàn),為理論模型提供了有力的驗證。
最后,本文運用分位數(shù)回歸及變量選擇模型,對醫(yī)療消費的影響因素進行了分析,發(fā)現(xiàn)分位數(shù)回歸變量選擇模型的結(jié)果與多元線性回歸模型參數(shù)估計的顯著性一致,變量選擇的結(jié)果比較合理。然后基于變量選擇的結(jié)果分析了醫(yī)療消費影響因素的作
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