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贾哈尔·博米克。;麦克斯韦·L·金。

使用最大不变似然函数的半线性模型中的参数估计。 （英语） Zbl 1153.62027号

J.统计计划。推断 139，第4期，1276-1285（2009）.
小结：我们考虑了半线性回归模型的估计问题。使用不变性参数，J.L.博瓦米克和M.L.金【基于极大不变似然的半线性模型检验。Stat.Pap.48，No.3，357–383（2007；Zbl 1125.62008号)]推导了这些模型非线性分量的最大不变统计量的概率密度函数。使用此密度函数作为似然函数，我们可以通过两步过程估计这些模型。
首先通过最大不变似然函数估计非线性分量参数。然后将参数值替换为估计值的非线性分量作为回归变量，并使用普通最小二乘法估计其余参数。我们报告了一项模拟研究的结果，该研究旨在将该方法的准确性与完全最大似然和最大轮廓边缘似然估计进行比较。我们发现，与来自完全最大似然的估计相比，最大化最大不变似然函数通常导致更少的偏差和更低的方差估计。

引用于2文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
10层62层 点估计
62J02型 一般非线性回归
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

最大似然估计;非线性建模;模拟实验;两步估计;桌子

引文：

Zbl 1125.62008号

软件：

高斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.L.Bhowmik}和\textit{M.L.King}，J.Stat.Plann。推断139，第4号，1276--1285（2009；Zbl 1153.62027）
全文： 内政部 链接

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