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凯、波;李润泽;邹慧

半参数变系数部分线性模型的新的有效估计和变量选择方法。 （英语） Zbl 1209.62074号

Ann.统计。 39，第1号，305-332（2011）.
摘要：半参数模型的复杂性给实际应用中经常出现的统计推断和模型选择带来了新的挑战。我们提出了半参数变系数部分线性模型的新估计和变量选择方法。我们首先研究了非参数变系数函数和参数回归系数的分位数回归估计。为了获得良好的效率特性，我们进一步开发了一个半参数复合分位数回归程序。对于参数部分和非参数部分，我们建立了所提出估计量的渐近正态性，并证明了这些估计量达到了最佳收敛速度。此外，我们表明，对于许多非正态误差，所提出的方法比基于最小二乘法的方法效率高得多，并且对于正态误差，它只损失了少量的效率。
此外，对于估计变系数函数，效率损失最多为11.1%，对于估计参数分量，效率损失不超过13.6%。为了实现高维协变量的稀疏性，我们提出了半参数变系数部分线性模型中变量选择的自适应惩罚方法，并证明了这些方法具有预言性。进行了大量的蒙特卡罗模拟研究，以检查所建议程序的有限样本性能。最后，我们应用新方法分析了血浆β-胡萝卜素水平数据。

引用于2评论
引用于197文件

MSC公司：

62G08号 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
62甲12 多元分析中的估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62G05型 非参数估计

关键词：

渐近相对效率;复合分位数回归;半参数变系数部分线性模型;oracle属性;变量选择

软件：

半标准杆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Kai}等人，Ann.Stat.39，No.1，305--332（2011；Zbl 1209.62074）
全文： 内政部 arXiv公司

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