PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2014 | vol. 5, t. 307 Spatial Econometrics and Regional Economic Analysis | 133--142
Tytuł artykułu

Some Properties of Spatial Quantiles

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Wybrane własności przestrzennych kwantyli
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Conditional quantiles are required in various economic, biomedical or industrial problems. Lack of objective basis for ordering multivariate observations is a major problem in extending the notion of quantiles or conditional quantiles (also called regression quantiles) in a multidimensional setting. We present characterisations of the spatial quantiles and the corresponding estimators. Nonparametric inference is very naturally quantile-based, and in recent years various notions of multivariate quantiles the spatial quantile function for whose sample version have been recalled. (original abstract)
Warunkowe kwantyle są wykorzystywane w ekonomii, biomedycynie lub w przemyśle. Mamy problemy z wprowadzeniem relacji porządku w obserwacjach wielowymiarowych, co przenosi się również na uogólnienie definicji kwantyli oraz warunkowych kwantyli (regresji kwantylowej) w przestrzeni wielowymiarowej. Omówimy własności przestrzennych kwantyli oraz ich estymatory. Wnioskowanie nieparamertyczne jest wykorzystywane przy opisie kwantylowym. Przedstawimy różne notacje wielowymiarowych kwantyli oraz przestrzennych funkcji kwantylowych w zapisie dla próby badawczej. (abstrakt oryginalny)
Twórcy
  • University of Economics in Katowice, Poland
Bibliografia
  • Abdous B., Theodorescu R. (1992), Note on the spatial quantile of a random vector, "Statistics and Probability Letter", 13, pp. 333-336.
  • Barnett V. (1976), The ordering of multivariate data (with comments), "Journal of Royal Statistical Society", Ser. A, 139, pp. 318-354.
  • Chakraborty B. (2001), On affine equivariant multivariate quantiles, T"he Institute of Statistical Mathematics", 53, pp. 380-403.
  • Chaudhuri P. (1992a), Multivariate location estimation using extension of R-estimates through U-statistics type approach, "Annals of Statistics", 20, pp. 897-916.
  • Chaudhuri P. (1992b), Generalized regression quantiles: Forming a useful toolkit for robust linear regression, (in:) Dodge Y. (ed.), L1 Statistical Analysis and Related Methods, Amsterdam: North-Holland, pp. 169-185.
  • Chaudhuri P. (1996), On a geometric notation of quantiles for multivariate data, "Journal of the American Statistical Association", 91, pp. 862-872.
  • Chaouch M., Gannoun A., Saracco J. (2008), Conditional Spatial Quantile: Characterization and Nonparametric Estimation, Cahier Du Gretha - 10.
  • Dabo-Niang S., Thiam (2010), Robust quantile estimation and prediction for spatial processes, "Statistics and Probability Letters", 80, pp. 1447-1458.
  • Eddy W. F. (1985), Ordering of Multivariate Data, (in:) Billard L. (ed.), Computer Science and Statistics: The Interface, Amesterdam: North-Holland, pp. 25-30.
  • Efron B. (1991), Regression percentiles using asymmetric squared error loss, "Statistica Sinica", 1, pp. 93-125.
  • Ferguson T. (1967), Mathematical Statistics: A Decision Theory Approach, Academic Press: New York.
  • Koenker R., Basset G. (1978), Regression Quantiles, "Econometrica", 46, pp. 33-50.
  • Koenker R., Portnoy S. (1987), L Estimation for linear models, "Journal of the American statistical Association", 82, pp. 851-857.
  • Oja H. (1983), Descriptive Statistics for Multivariate Trimming, "Statistics and Probability Letters", 1, pp. 327-332.
  • Plackett R. L. (1976), Comment on Ordering of multivariate data by V. Barnett, "Journal of the Royal Statistical Society", Ser. A, 139, pp. 344-346.
  • Reiss R. D. (1989), Approximation distributions of order statistics with applications to nonparametric statistics, New York: Springer.
  • Serfling R. (1980), Approximation theorem of mathematical statistics, New York: John Wiley.
  • Serfling R. (2002), Quantile functions for multivariate analysis: approaches and applications, "Annals of Statistics", 25, pp. 435-477.
  • Trzpiot G. (2008), The Implementation of Quantile Regression Methodology in VaR Estimation, "Studies and Researches of Faculty of Economics and Management University of Szczecin".
  • Trzpiot G. (2009a), Quantile Regression Model versus Factor Model Estimation, "Financial Investments and Insurances", Vol 60.
  • Trzpiot G. (2009b), Application weighted VaR in capital allocation, "Polish Journal of Environmental Studies", Vol 18, 5B.
  • Trzpiot G. (2009c), Estimation methods for quantile regression, "Economics Studies", 53.
  • Trzpiot G. (2010), Quantile Regression Model of Return Rate Relation - Volatility for Some Warsaw Stock Exchange Indexes, "Finances, Financial Markets and Insurances. Capital Market", Vol 28, pp. 61-76.
  • Trzpiot G. (2011a), Bayesian Quantile Regression, "Studia Ekonomiczne", Zeszyty Naukowe nr 65, pp. 33-44.
  • Trzpiot G. (2011b), Some tests for quantile regression models, "Acta Universitatis Lodziensis Folia Economica", 255, pp. 125-135.
  • Trzpiot G. (2012), Spatial quantile regression, "Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe", vol. 15, no 4, pp. 265-279.
  • Trzpiot G. (2013), Properties of transformation quantile regression model, "Acta Universitatis Lodziensis Folia Economica", 285, pp. 125-137.
  • Zuo Y., Serfling R. (2000), General notions of statistical depth function, "Annals of Statistics", 28, pp. 461-482.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171368303

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.