摘要

考虑纵向数据的半参数回归模型。采用经验似然法估计回归系数和基线函数,并构造置信区间。证明了当进行偏差修正时,回归系数的最大经验似然估计量达到渐近效率,基线函数的估计量达到了渐近正态性。开发了两种用于推断基线函数的校准经验似然方法。我们提出了一种分组经验似然方法来处理纵向半参数回归模型的序列间相关性,并利用偏差修正来构造感兴趣参数的经验似然比函数。这使我们证明了威尔克斯定理的非参数版本。与基于正态近似的方法相比,经验似然不需要渐近方差和偏差的一致估计。模拟比较了经验似然法和基于正态分布的方法在覆盖精度和置信区域/区间的平均面积/长度方面的差异。

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