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题名半相依部分线性可加回归模型的统计推断
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作者
徐群芳
徐勤丰
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机构
上海财经大学统计与管理学院
浙江农林大学理学院
复旦大学管理学院统计学系
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出处
《数学年刊（A辑）》
CSCD
北大核心
2013年第4期451-478,共28页
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基金
国家自然科学基金(No.11071154)
教育部人文与社会科学青年基金(No.10YJC910008)
上海财经大学创新基金(No.CXJJ-2010-350)的资助
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文摘
受实际问题研究的启发,为减少模型偏差,提出了一类半相依部分线性可加的半参数回归模型.这类半相依模型中,响应变量与一部分解释变量之间的关系是线性的,与另一部分解释变量之间的关系未知但具有可加结构,各方程的误差之间是相关的.将级数逼近法、最小二乘法和同期相关的估计结合起来,提出了用于估计模型参数分量的加权半参数最小二乘估计量(WSLSEs),和用于估计模型非参数分量的加权级数逼近估计量(WSEs).证明了这些加权的估计量比相应的不加权的估计量渐近有效,并导出了相应的渐近正态性.另外,还讨论了利用这些估计量的渐近性质来对模型的参数及非参数分量作统计推断.用大量的模拟实验考察了所提出的方法在有限样本情况下的表现,并对美国的一个关于妇女工资问题的全国纵向调查(NLS)数据集进行了统计分析.
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关键词
半参数回归
可加模型
半相依模型
级数逼近估计
加权估计
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Keywords
Semiparametric regression, Additive models, Seemingly unrelatedregression models, Series/sieve estimation, Weighted e^timation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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