近日，我校凯捷体育注册範國良老師與其合作者在統計學領域的重要期刊《Journal of Systems Science andComplexity》合作發表了題為“Single-Index Quantile Regression withLeft Truncated Data”的學術論文。

該研究核心觀點為👩‍🦼：

該文的貢獻主要包括兩個方面。第一方面📝，作者研究了響應變量為隨機左截斷時單指標分位數回歸模型的分位數回歸（QR）估計。我們通過引入隨機權來處理左截斷數據🧝🏿‍♀️，同時提出相應的迭代估計方法。獲得了指標參數和未知聯系函數QR估計的漸近性質🧏🏽。進一步，我們通過結合QR損失函數和自適應LASSO懲罰，引入指標參數的變量選擇過程並獲得其oracle性質👎🏿。第二方面🦸🏻🚣🏿，我們基於QR方法，提出指標參數加權的經驗對數似然比，並證明其具有標準卡方分布。進一步🤰🏽，構造了指標參數的置信域🥭。最後🧜‍♂️，我們對所提方法在有限樣本下的性能進行了演示。通過一個實際數據分析來展示本文所提方法的實用性。

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