论文部分内容阅读
本文给出基于非参数分位数估计的众数回归模型.不同于传统的均值和中位数回归模型,众数回归模型使用条件众数刻画分布的中心,在数据分布存在异常值、非对称或重尾这些特征时,具有更好的稳健性.当前众数回归模型的解法主要是基于条件密度的核估计方法.本文给出一种新的基于非参数分位数估计的众数回归模型求解方法.该方法通过分布函数与分位数函数的互逆性来估计众数,从而可以充分利用非参数分位数估计的灵活性.模拟和实际应用结果显示,该方法表现良好,优于基于线性分位数估计的众数回归模型.