第1章 绪论/ 1
1.1 研究背景和意义/ 1
1.2 国内外研究现状/ 5
1.3 结构安排与主要创新/ 11
第2章 经典分位数回归模型/ 17
2.1 线性分位数回归/ 17
2.2 非线性分位数回归/ 23
2.3 惩罚分位数回归/ 25
第3章 基于稀疏指数转移方法的大样本数据分位数回归及应用/ 29
3.1 问题的提出/ 29
3.2 SETQR方法与性质/ 30
3.3 数值模拟/ 33
3.4 应用研究/ 49
3.5 本章小结/ 60
第4章 基于随机抽样算法的大规模数据套索惩罚分位数回归及应用/ 62
4.1 问题的提出/ 62
4.2 SLQR方法/ 63
4.3 数值模拟/ 66
4.4 应用研究/ 81
4.5 本章小结/ 89
第5章 基于分块估计方法的大样本数据分位数回归及应用/ 90
5.1 问题的提出/ 90
5.2 BAQR方法与性质/ 91
5.3 数值模拟/ 96
5.4 应用研究/ 113
5.5 本章小结/ 118
第6章 基于分块估计方法的大规模数据套索惩罚分位数回归及应用/ 120
6.1 问题的提出/ 120
6.2 BLQR方法与性质/ 121
6.3 数值模拟/ 125
6.4 应用研究/ 139
6.5 本章小结/ 144
第7章 总结与展望/ 146
7.1 研究总结/ 146
7.2 研究展望/ 151
附录/ 156
附录1 定义与引理/ 156
附录2 SETQR方法估计性质证明/ 159
附录3 SLQR方法估计性质证明/ 161
附录4 BAQR方法估计性质证明/ 163
附录5 BLQR方法估计性质证明/ 166
参考文献/ 169
后记/ 182