Книга "Quantile Regression. Estimation and Simulation" представляет собой второй том важного руководства для прикладных исследователей, которое основано на примерах. В ней рассматриваются темы, такие как устойчивость, expectiles, m-квантили, декомпозиция, временные ряды, элементарные множества и линейное программирование. Графические представления широко используются для визуального введения нескольких проблем и иллюстрации каждого метода. Все темы рассматриваются теоретически и с использованием реальных примеров данных. Книга является практическим ресурсом, который хорошо охватывает широкий спектр моделей QR, полезных в различных областях. В приложениях представлены команды программного обеспечения в R и Stata, а также доступны на сайте, сопровождающем книгу. Книга также содержит следующие разделы:
- Обзор нескольких технических тем, таких как устойчивость квантильных регрессий, бутстрэп и элементарные множества, оценки эффектов лечения.
- Сравнение квантильной регрессии с альтернативными оценщиками, такими как expectiles, M-оценщики и M-квантили.
- Общее введение в линей
В книге изложены общие сведения по нескольким важным вопросам техники регрессионной квантильной статистики (QR). Второй том книги предлагает практическое руководство для исследователей прикладной статистики, использующее тот же пример-ориентированный подход, что и первый том. В тексте исследуются аспекты, включая устойчивость, ожипалы, м-квантили, разложение, временные ряды, элементарные наборы и линейное программирование. Визуальное представление многих вопросов с использованием графиков иллюстрирует каждый метод. Все темы рассматриваются теоретически и иллюстрируются реальными статистическими данными. Для изображения программного обеспечения R и Stata приведены приложения, а дополнительная информация представлена на соответствующих веб-сайтах.
Электронная Книга «Quantile Regression. Estimation and Simulation» написана автором Marilena Furno в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118863640
Описание книги от Marilena Furno
Contains an overview of several technical topics of Quantile Regression Volume two of Quantile Regression offers an important guide for applied researchers that draws on the same example-based approach adopted for the first volume. The text explores topics including robustness, expectiles, m-quantile, decomposition, time series, elemental sets and linear programming. Graphical representations are widely used to visually introduce several issues, and to illustrate each method. All the topics are treated theoretically and using real data examples. Designed as a practical resource, the book is thorough without getting too technical about the statistical background. The authors cover a wide range of QR models useful in several fields. The software commands in R and Stata are available in the appendixes and featured on the accompanying website. The text: Provides an overview of several technical topics such as robustness of quantile regressions, bootstrap and elemental sets, treatment effect estimators Compares quantile regression with alternative estimators like expectiles, M-estimators and M-quantiles Offers a general introduction to linear programming focusing on the simplex method as solving method for the quantile regression problem Considers time-series issues like non-stationarity, spurious regressions, cointegration, conditional heteroskedasticity via quantile regression Offers an analysis that is both theoretically and practical Presents real data examples and graphical representations to explain the technical issues Written for researchers and students in the fields of statistics, economics, econometrics, social and environmental science, this text offers guide to the theory and application of quantile regression models.
