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《Statistical Papers》合作发表了题为“Quantile regression for varying-coefficient partially nonlinear models with randomly truncated data”的学术论文。

该研究核心观点为：

该论文主要关注随机左截断数据下变系数部分非线性模型的分位数回归问题。由于数据的随机截断特性，传统的统计方法可能会失效，因此需要一种新的方法来处理这些数据。本文提出一种新的方法，这种方法不仅可以用来处理随机截断数据的复杂问题，并且可以提供更准确的结果。该方法提出了一个三阶段的估计过程，用于参数和系数函数的估计。该估计过程基于随机权重，这些权重是由截断变量的分布函数的乘积限估计所确定的随机量。此外，该论文还提出了一种变量选择过程，将分位数损失函数与自适应LASSO惩罚相结合，以获得参数的稀疏估计。同时，该论文还提出了一种基于Bootstrap的推广的广义似然比检验统计量的检验方法，用于检查系数函数是否具有特定的参数形式。最后该论文通过模拟和实际数据分析显示所提方法的优越性。该论文的研究成果为统计学领域的研究提供了新的思路和方法，对于解决实际问题具有重要的意义。

全文链接为：https://doi.org/10.1007/s00362-023-01498-x