函数响应分位数回归中的变平面分析
统计方法学
2025-03-11 v1
摘要
变平面分析是识别异质总体中子组的关键工具，但在应用于函数数据时面临挑战。在本文中，我们考虑了函数响应分位数回归框架内的变平面模型，该模型能够识别和检验具有标量预测变量的非高斯函数响应中的子组。所提出的模型自然地扩展了变平面方法，以解释函数数据中的异质性。为了检测子组的存在，我们开发了一种加权平方得分检验统计量，该统计量具有闭式解，从而减轻了计算压力。我们提出了一种交替方向乘子法来估计函数系数和分组参数。我们基于再生核 Hilbert 空间建立了估计的渐近理论，并推导了所提出的检验统计量在原假设和备择假设下的渐近分布。通过模拟研究评估了所提出方法在子组识别和假设检验中的性能。所提出的方法还应用于两个数据集，一个来自中国股票研究，另一个来自 COVID-19 疫情。
引用
@article{arxiv.2503.07332,
title = {Change-plane analysis in functional response quantile regression},
author = {Xin Guan and Yiyuan Li and Xu Liu and Jinhong You},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07332},
year = {2025}
}