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Efficient quantile regression for heteroscedastic models

机译：异方差模型的有效分位数回归

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Quantile regression (QR) provides estimates of a range of conditional quantiles. This stands in contrast to traditional regression techniques, which focus on a single conditional mean function. Lee et al. [Regularization of case-specific parameters for robustness and efficiency. Statist Sci. 2012;27(3):350-372] proposed efficient QR by rounding the sharp corner of the loss. The main modification generally involves an asymmetric l(2) adjustment of the loss function around zero. We extend the idea of l(2) adjusted QR to linear heterogeneous models. The l(2) adjustment is constructed to diminish as sample size grows. Conditions to retain consistency properties are also provided.
机译：分位数回归（QR）提供一系列条件分位数的估计。这与专注于单个条件均值函数的传统回归技术形成对比。 Lee等。 [针对具体情况的参数的规范化，以提高鲁棒性和效率。统计科学2012; 27（3）：350-372]通过消除损失的尖角提出了有效的QR。主要修改通常涉及到损失函数在零附近的不对称l（2）调整。我们将l（2）调整QR的概念扩展到线性异构模型。 l（2）调整的目的是随着样本量的增加而减小。还提供了保持一致性属性的条件。

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