< Terug naar vorige pagina

Project

"Flexibel gemiddelde en kwantielregressie voor complexe gegevens".

Dit project beoogt de ontwikkeling van nieuwe methodologieën voor statistische besluitvorming voor flexibele gemiddelde en kwantielregressiemodellen op basis van complexe gegevens, in het bijzonder gecensureerde gegevens.

De nadruk in dit onderzoek ligt op besluitvorming voor kwantielen, inclusief kwantielregressie. Recent zijn enkele grote asymmetrische families van verdelingen bestudeerd. Het interessante kenmerk van deze families is dat de locatieparameter samenvalt met een specifiek kwantiel van de verdeling. In het speciale geval van een symmetrische verdeling valt de locatieparameter samen met het gemiddelde. Eén van de beschouwde families loopt parallel met veralgemeende lineaire modellen, maar vanuit een kwantiel perspectief. Uitbreidingen naar een regressiesetting waren en zijn onderdeel van recent en lopend onderzoek.

Een belangrijke complexiteit in veel toepassingen is dat slechts gedeeltelijke informatie over variabelen wordt waargenomen. Een voorbeeld van zo’n complexe gegevens zijn gecensureerde gegevens, die met name in overlevingsanalyses voorkomen. Voor rechts gecensureerde gegevens is, voor sommige individuen, namelijk enkel gekend dat de overlevingstijd langer is dan de waargenomen tijd.

In dit project ligt de focus op statistische besluitvorming voor kwantielen op basis van gedeeltelijke observaties en flexibele modellering. 

Datum:18 sep 2018 →  18 sep 2022
Trefwoorden:Quantile regression, Mathematical statistics
Disciplines:Toegepaste wiskunde, Computerarchitectuur en -netwerken, Distributed computing, Informatiewetenschappen, Informatiesystemen, Programmeertalen, Scientific computing, Theoretische informatica, Visual computing, Andere informatie- en computerwetenschappen, Statistische en numerieke methoden
Project type:PhD project