摘要翻译：
我们提出了对偶回归作为一种替代分位数回归过程，用于条件分布函数在最小假设下的全局估计。对偶回归提供了分位数回归过程的所有解释能力，同时避免了对分位数回归在实践中经常产生的交叉条件分位数曲面进行修复的需要。我们的方法引入了条件分布函数的数学规划刻画，其最简单的形式是线性位置-尺度模型的同时估计器的对偶规划。我们将我们的一般刻画应用于一类灵活的条件分布函数的描述和估计，并给出了相应的经验对偶回归过程的渐近理论。
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英文标题：
《Dual Regression》
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作者：
Richard Spady and Sami Stouli
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最新提交年份：
2018
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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英文摘要：
  We propose dual regression as an alternative to the quantile regression process for the global estimation of conditional distribution functions under minimal assumptions. Dual regression provides all the interpretational power of the quantile regression process while avoiding the need for repairing the intersecting conditional quantile surfaces that quantile regression often produces in practice. Our approach introduces a mathematical programming characterization of conditional distribution functions which, in its simplest form, is the dual program of a simultaneous estimator for linear location-scale models. We apply our general characterization to the specification and estimation of a flexible class of conditional distribution functions, and present asymptotic theory for the corresponding empirical dual regression process.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1210.6958