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【24h】

Weighted censored quantile regression

机译:加权被审查量级回归

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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被审查量级回归参数的估计的效率。利用以前研究的可获得的信息,我们计算了作为权重的经验似然概率,并提出了加权被审查的分位数回归。推导出拟议方法的理论特性。我们的仿真研究表明,与标准的分位数回归相比,我们所提出的方法具有优势。

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