广义部分线性模型的鲁棒估计

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摘要翻译：
本文在广义部分线性模型下，对已知的分布函数F和连接函数h,引入了参数分量和非参数分量的一族稳健估计，其中数据为$y_i(\mathbf{x}_i,t_i)\sim F(\cdot,\mu_i)$,具有$\mu_i=h(\eta(t_i)+\mathbf{x}_i^{$\mathrm{T}$}\beta)$,证明了$\beta$的估计是根n一致的和渐近正态的。通过Monte Carlo研究，将这些估计量与经典估计量的性能进行了比较。
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英文标题：
《Robust estimates in generalized partially linear models》
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作者：
Graciela Boente, Xuming He, Jianhui Zhou
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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英文摘要：
  In this paper, we introduce a family of robust estimates for the parametric and nonparametric components under a generalized partially linear model, where the data are modeled by $y_i|(\mathbf{x}_i,t_i)\sim F(\cdot,\mu_i)$ with $\mu_i=H(\eta(t_i)+\mathbf{x}_i^{$\mathrm{T}$}\beta)$, for some known distribution function F and link function H. It is shown that the estimates of $\beta$ are root-n consistent and asymptotically normal. Through a Monte Carlo study, the performance of these estimators is compared with that of the classical ones.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/708.0165

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关键词：部分线性模型 线性模型 Multivariate distribution Generalized cdot 研究 经典 函数 性能