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克利斯朵夫·克鲁斯;伊雷内·吉贝尔斯;普洛斯多西米，伊利亚

广义可加模型中均值和弥散函数的稳健估计。 （英语） Zbl 1241.62108号

生物计量学 68，第1期，31-44（2012）.
摘要：广义线性模型是一种广泛使用的方法，用于获得均值函数的参数估计。通过广义加性模型，它们得到了进一步的扩展，使得平均函数和协变量之间的关系更加灵活。然而，在许多情况下，固定方差结构可能过于严格。扩展的似似然（EQL）框架允许将平均值和离散/方差作为协变量的函数进行估计。然而，对于其他最大似然方法，EQL估计对异常值没有抵抗力：我们需要方法来获得均值和离散函数的稳健估计。我们获得了稳健且光滑的均值和离散度的函数估计。通过仿真研究和一些实际数据示例说明了该方法的性能。

引用于15文件

MSC公司：

62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62甲12 多元分析中的估计
62G08号 非参数回归和分位数回归
62G35型 非参数稳健性
62G05型 非参数估计
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

分散，分散;m-估计;平均回归函数;P样条;拟似然

软件：

野味;GAMLSS公司;半标准杆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Croux}等人，《生物统计学》68，第1期，第31-44页（2012；Zbl 1241.62108）
全文： 内政部 链接

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