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数学 > 统计理论

arXiv:0804.0719v1 (math)
[提交于 2008年4月4日 ]

标题: 半参数变换模型的估计

标题: Estimation of a semiparametric transformation model

Authors:Oliver Linton, Stefan Sperlich, Ingrid Van Keilegom
摘要: 本文提出了半参数模型中变换参数的一致估计量。 问题在于找到最优变换,使其进入具有预定回归结构(如可加性或乘法分离性)的模型空间。 我们给出了当模型的其余部分以非参数或半参数方式估计且满足某些一致性条件时,变换的估计结果。 我们提出了两种估计变换参数的方法:最大化轮廓似然函数或最小化独立性的均方距离。 首先讨论了此类模型的识别问题。 然后我们陈述了一类非参数估计量的渐近结果。 最后,我们给出了一些变换可分离模型的非参数估计量的具体例子。 通过几个模拟研究了小样本性能。
摘要: This paper proposes consistent estimators for transformation parameters in semiparametric models. The problem is to find the optimal transformation into the space of models with a predetermined regression structure like additive or multiplicative separability. We give results for the estimation of the transformation when the rest of the model is estimated non- or semi-parametrically and fulfills some consistency conditions. We propose two methods for the estimation of the transformation parameter: maximizing a profile likelihood function or minimizing the mean squared distance from independence. First the problem of identification of such models is discussed. We then state asymptotic results for a general class of nonparametric estimators. Finally, we give some particular examples of nonparametric estimators of transformed separable models. The small sample performance is studied in several simulations.
评论: 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/009053607000000848 的《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/),由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62E20, 62F12, 62G05, 62G08, 62G20 (Primary)
引用方式: arXiv:0804.0719 [math.ST]
  (或者 arXiv:0804.0719v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0804.0719
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-AOS-AOS0322
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/009053607000000848
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来自: Ingrid Van Keilegom [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2008 年 4 月 4 日 12:43:50 UTC (135 KB)
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