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【24h】

Weighted censored quantile regression

机译:加权删失分位数回归

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摘要

In this paper, we make use of auxiliary information to improve the efficiency of the estimates of the censored quantile regression parameters. Utilizing the information available from previous studies, we computed empirical likelihood probabilities as weights and proposed weighted censored quantile regression. Theoretical properties of the proposed method are derived. Our simulation studies shown that our proposed method has advantages compared to standard censored quantile regression.
机译:在本文中,我们利用辅助信息来提高审查的分位数回归参数的估计效率。利用从先前研究中获得的信息,我们计算了经验似然概率作为权重,并提出了加权删失分位数回归。推导了该方法的理论性质。我们的仿真研究表明,与标准删失分位数回归相比,我们提出的方法具有优势。

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