统计及其接口

第14卷（2021年）

数字3

有序响应的稳健回归模型

页：243 – 254

内政部：https://dx.doi.org/10.4310/20-SII631

作者

Ao Yuan（美国华盛顿特区乔治敦大学生物统计学、生物信息学和生物数学系）

段重阳（中国广州南方医科大学公共卫生学院生物统计系）

Ming T.Tan（美国乔治敦大学生物统计、生物信息学和生物数学系，华盛顿特区）

摘要

带有协变量的顺序结果数据经常出现在统计实践中，包括从生物医学到营销研究的应用。针对这类数据的大多数现有方法都依赖于允许订单限制的主观指定模型。也有一些半参数序数模型比参数模型更灵活，在固定链接函数的情况下，它们仍然不够灵活，无法捕捉真实链接或响应与协变量之间的关系。我们提出了一个广泛适用的稳健半参数序数回归模型，其中响应与协变量之间的关系用非参数单调递增链接函数和参数回归系数建模。对于这个问题，该模型比现有的半参数和参数模型更具鲁棒性和灵活性。利用半参数极大似然估计估计模型参数，并导出了估计的渐近性质。仿真研究表明，与现有参数模型相比，该模型具有明显的优势，并且实际数据分析表明了该方法的实用性。

关键词

单调函数，有序数据，非参数分量，半参数极大似然估计

2019年11月5日收到

2020年8月13日接受

出版日期：2021年2月9日