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【24h】

Quantile regression when the covariates are functions

机译:当协变量为函数时的分位数回归

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摘要

This article deals with a linear model of regression on quantiles when the explanatory variable takes values in some functional space and the response is scalar. We propose a spline estimator of the functional coefficient that minimizes a penalized L~1 type criterion. Then, we study the asymptotic behavior of this estimator. The penalization is of primary importance to get existence and convergence.
机译:当解释变量在某些功能空间中获得值并且响应为标量时,本文将处理分位数的线性回归模型。我们提出了一种功能系数的样条估计器,该函数样条估计器可以最小化惩罚的L〜1类型准则。然后,我们研究该估计量的渐近行为。惩罚对于获得生存和融合至关重要。

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