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伊丽莎白·加斯亚特；朱迪思·卢梭；埃洛迪·弗内特

多维混合物的有效半参数估计和模型选择。 （英语） Zbl 1473.62106号

电子。J.统计。 12，第1号，703-740（2018）.
摘要：在本文中，我们考虑非参数多维有限混合模型，并对总体权重的半参数估计感兴趣。这里，假设i.i.d.观测值至少有三个组成部分，这些组成部分在给定人群的情况下是独立的。我们通过将条件分布投影到与某些分区相关的阶跃函数上来近似半参数模型。我们的第一个主要结果是，如果我们足够缓慢地细化划分，则相关的权重最大似然估计序列是渐近有效的，并且当使用贝叶斯方法时，权重的后验分布满足半参数Bernstein-von Mises定理。然后，我们提出了一种类似交叉验证的方法来选择有限视界中的分区。我们的第二个主要结果是，所提出的过程满足一个预言不等式。对模拟数据的数值实验说明了我们的理论结果。

引用于4文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

半参数统计；混合物模型；效率；伯恩斯坦-冯-米塞斯定理

软件：

卡普塞
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Gassiat}等人，《电子》。J.Stat.12，No.1，703--740（2018；Zbl 1473.62106）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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