【学术报告】 Several Studies on Multi-Kink Quantile Regression(Multi-Kink分位数回归的若干研究)

发布者:统计与数据科学学院发布时间:2022-06-03浏览次数:10

    专家简介:钟威,现任厦门大学王亚南经济研究院和经济学院统计系教授、博士生导师。2012年获得美国宾夕法尼亚州立大学统计学博士学位,2014年和2017年分别破格晋升副教授和教授,2018年入选厦门大学“南强青年拔尖人才”(A类),国家自然科学基金优秀青年基金获得者(2019),福建省杰出青年基金获得者(2019)。主要从事高维数据统计分析、统计学习算法、计量经济学、统计学和数据科学的应用等研究。先后担任美国统计协会(ASA)期刊《Statistical Analysis and Data Mining》和加拿大统计学会期刊《Canadian Journal of Statistics》的AE,在The Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association, Biometrika, Journal of Econometrics, Journal of Business & Economic Statistics, Biometrics, Annals of Applied Statistics,  Statistica Sinica,中国科学数学等国内外统计学权威期刊发表(含接收)20多篇论文。

    报告摘要在本文中,我们将介绍一些关于多扭结分位数回归(MKQR)的研究。MKQR模型在阈值协变量域的不同区域采用不同的线性分位数回归形式,但在扭结点仍然是连续的。在第一个项目中,我们考虑了一个独立的框架,研究了MKQR模型中的参数估计、扭结点检测和统计推断。为了方便地实现所提出的方法,开发了一个新的R包MultiKink。在第二个项目中,我们提出了一个用于纵向数据分析的MKQR模型。提出了两种估计回归系数和拐点位置的方法:一种是在工作独立性框架下的高效剖面估计方法,另一种是使用无偏广义估计方程方法考虑受试者内的相关性。此外,针对纵向研究中扭结效应的存在,我们构建了一个基于部分次梯度的秩分检验。在第三个项目中,我们提出了一个具有潜在同质结构的MKQR模型,用于面板数据分析。该模型考虑了个体之间的同质性和异质性以及面板数据分析中的参数。

 

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