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Two-Stage Online debiased lasso Estimation and Inference for High-Dimensional Quantile Regression with Streaming Data

引用

Journal of Systems Science & Complexity 2024年第3期37卷 1251-1270页

作者： PENG Yanjin WANG Lei School of Statistics and Data Science KLMDASRLEBPS and LPMCNankai UniversityTianjin 300071China

In this paper,the authors propose a two-stage online debiased lasso estimation and statistical inference method for high-dimensional quantile regression(QR)models in the presence of streaming *** the first stage,the authors modify the QR score function based on kernel smoothing and obtain the online lasso smoothed QR estimator through iterative *** estimation process only involves the current data batch and specific historical summary statistics,which perfectly accommodates to the special structure of streaming *** the second stage,an online debiasing procedure is carried out to eliminate biases caused by the lasso penalty as well as the accumulative approximation error so that the asymptotic normality of the resulting estimator can be *** authors conduct extensive numerical experiments to evaluate the performance of the proposed *** experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method and support the theoretical *** application to the Beijing PM2.5 Dataset is also presented.

关键词： Adaptive tuning asymptotic normality debiased lasso online updating quantile regres-sion

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