近期，物流经济与物流系邹玉叶、范国良老师与合作者的学术论文“Composite quantile regression for heteroscedasticpartially linear varying-coefficient models with missing censoring indicators”在统计类国际知名期刊《Journal of Statistical Computation and Simulation》上发表。

该论文的核心观点是：考虑了当数据被右删失且删失指标随机缺失时，具有异方差的部分线性变系数模型的复合分位数回归分析。基于回归校准、插补和逆概率加权方法构造了参数回归系数和非参数变系数函数的估计，证明了所提出估计的渐近正态性。同时考虑一种自适应LASSO惩罚变量选择方法及其Oracle性质。然后，通过数值模拟研究了不同样本量、缺失率、删失率、模型误差下估计方法的有限样本表和变量选择功能。最后，通过一个真实的数据集来说明所提方法的有效性，将所提方法和模型应用于临床医学中。

全文链接为：https://doi.org/10.1080/00949655.2022.2108030