近日，我校经济管理学院范国良老师与其合作者在概率统计领域的重要期刊《Communications in Statistics - Simulation and Computation》合作发表了题为“Truncated composite quantile regression with covariates measurement errors”的学术论文。

该研究核心观点为：

研究了两类协变量带误差测量的截断复合分位数回归。我们提出了基于权重的斜率参数的加权复合分位数回归估计量，其中权重是由截断变量的分布函数的乘积极限估计所确定的随机量。然而，当人们将错误测量的协变量视为无测量误差时，估计量往往是有偏差的。为了消除偏差，并得到一致的估计量，本成果提出了一种去偏估计技术。在一些常规的条件下，证明了所得到的估计量是渐近正态的。模拟研究表明所提出的方法是有效的，随后应用部分线性测量误差模型对阿尔及利亚森林火灾数据集进行拟合，从均方误差等角度分析，发现我们提出的加权去偏的复合分位数回归估计量比分位数回归法和传统的估计法表现更好。

全文链接为：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610918.2024.2314672