林喜红;雷蒙德·卡罗尔。 聚类数据的半参数回归。 （英语） Zbl 0994.62031号 生物特征 88，第4期，1179-1185（2001）. 摘要：我们使用估计方程来考虑聚类数据的半参数部分广义线性模型中的估计。假设一个边际模型，其中结果变量的平均值依赖于一些协变量的参数，而集群级协变量的非参数。提出了一种允许处理相关矩阵的轮廓核方法。我们表明，可以使用标准的非参数方法（包括平滑参数估计）估计模型的非参数部分，并且可以以剖面方式估计模型的参数部分。推导了参数估计量的渐近分布，并证明了当工作相关矩阵等于实际相关矩阵时，非参数部分和参数部分的最优估计量都可以得到。参数估计量的渐近协方差矩阵由三明治估计量一致估计。我们证明了半参数有效分数具有简单的形式，并且我们的轮廓核方法是半参数有效的。在模型的非参数部分是观测级协变量的情况下，结果显著不同。 引用于42文件 MSC公司： 62克08 非参数回归和分位数回归 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 关键词：广义估计方程;核方法;纵向数据;部分线性模型;剖面法;夹心估计量;半参数效率界;半参数有效分数;聚类数据 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛X.Lin｝和\textit｛R.J.Carroll｝，Biometrika 88，编号4，1179--1185（2001；Zbl 0994.62031） 全文： 内政部 链接