Functional Linear Operator Quantile Regression for Sparse Longitudinal Data
Notice bibliographique
Résumé
We propose a functional linear operator quantile regression (FLOQR) framework, which includes many important and useful functional data models, and devote to the new framework model for longitudinal data with the typically sparse and irregular designs.The non-smooth quantile loss and functional linear operator pose new challenges to functional data analysis for longitudinal data in both computation and theoretical development.To address the challenge, we propose the iterative surrogate least squares estimation approach for the FLOQR model, which transforms the response trajectories and establishes a new connection between FLOQR and functional linear operator model.In addition, we use Karhunen-Loève expansion to alleviate the problem of the nonexistence of the inverse of the covariance in the infinite-dimensional Hilbert space.Then, the approach is used to classic functional varying coefficient QR, functional linear QR, and functional varying coefficient QR with history index function for sparse longitudinal data by using functional principal components analysis through conditional expectation.The resulting technique is flexible and allows the prediction of an unobserved quantile response trajectory from sparse measurements of a predictor trajectory.Theoretically, we Statistica Sinica: Newly accepted Paper show that, after a constant number of iterations, the proposed estimator is asymptotic consistent for sparse designs.Moreover, asymptotic pointwise confidence bands are obtained for predicted quantile individual trajectories based on their asymptotic distributions.The proposed algorithms perform well in simulations, and are illustrated with longitudinal primary biliary liver cirrhosis data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».