Two-layer EM algorithm for ALD mixture regression models: A new solution to composite quantile regression
We advocate linear regression by modeling the error term through a finite mixture of asymmetric Laplace distributions (ALDs). The model expands the flexibility of linear regression to account for heterogeneity among data and allows us to establish the equivalence between maximum likelihood estimatio...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Shangshan, Xiang, Liming |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/83377 http://hdl.handle.net/10220/43534 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A quantile regression estimator for censored data
بواسطة: Leng, C., وآخرون
منشور في: (2014) -
Estimating structural changes in regression quantiles
بواسطة: Oka, T., وآخرون
منشور في: (2014) -
Testing structural change in conditional distributions via quantile regressions
بواسطة: SU, Liangjun, وآخرون
منشور في: (2009) -
Conditional Lp-quantiles and their application to the testing of symmetry in non-parametric regression
بواسطة: Chen, Z.
منشور في: (2014) -
Predicting Crash Rate Using Logistic Quantile Regression With Bounded Outcomes
بواسطة: Xu, Xuecai, وآخرون
منشور في: (2018)