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基于FPCA的广义泛函部分线性模型估计

作者

上市的:
  • 曹瑞元

    (北京理工大学)

  • 姜都

    (北京理工大学)

  • 周建军

    (云南大学)

  • 谢天发

    (北京理工大学)

摘要

在实际数据分析中,实践者经常会遇到这样的情况:离散响应将与函数值随机变量和向量值随机变量相关,作为预测变量。本文考虑广义泛函部分线性模型(GFPLM)。GFPLM中的无限斜率函数是通过主成分基函数近似来估计的。然后,我们考虑了通过最大化拟似然函数获得的估计量的理论性质。分别建立了有限维参数估计量的渐近正态性和无限维斜率函数估计量的收敛速度。我们通过蒙特卡罗模拟研究和实际数据分析研究了估计过程的有限样本性质。

建议引用

  • 曹瑞元、杜江、周建军、谢天发,2020年。"基于FPCA的广义泛函部分线性模型估计,"统计论文《施普林格》,第61卷(6),第2715-2735页,12月。
  • 手柄:RePEc:spr:stpapr:v:61:y:2020:i:6:d:10.1007_s00362-018-01066-8
    DOI:10.1007/s00362-018-01066-8
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

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    作为


    引用人:

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