کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1145731 1489670 2014 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semiparametric estimation of a class of generalized linear models without smoothing
ترجمه فارسی عنوان
برآورد نیمه پارامتریک یک کلاس از مدل های خطی تعمیم بدون صاف کردن
ترجمه چکیده
در یک مدل خطی تعمیم شده، میانگین متغیر پاسخ، یک عملکرد احتمالی غیر خطی از یک ترکیب خطی متغیرهای توضیحی است. هنگامی که تابع غیرخطی ناشناخته است و به طور غیر پارامتری از داده ها برآورد می شود، این مدل ها به عنوان مدل های تک شاخص شناخته می شوند. با استفاده از رابطه مدلهای خطی تعمیم یافته با مدل خانواده نمایی، این مقاله نشان می دهد که چگونه از یک نسخه اصلاح شده از تابع مولد تجمعی تجربی برای تخمین عملکرد خطی متغیرهای توضیحی بدون نیاز به تکنیک های صاف استفاده شود. برآوردگر نتیجه سازگار و به طور معمول توزیع می شود. شبیه سازی های گسترده، که بعضی از آنها در اینجا گزارش شده است، نشان می دهد که این روش در عمل کار می کند. این روش همچنین می تواند مکمل روش های کاملا غیر پارامتری موجود باشد. در حقیقت، می تواند یک مقدار اولیه را فراهم کند که می تواند برای تنظیم دقیق برآورد کننده غیر پارامتری عملکرد لینک در مرحله اول تخمین استفاده شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
In a generalized linear model, the mean of the response variable is a possibly non-linear function of a linear combination of explanatory variables. When the nonlinear function is unknown and is estimated nonparametrically from the data, these models are known as single index models. Using the relation of generalized linear models with the exponential family model, this paper shows how to use a modified version of the empirical cumulant generating function to estimate the linear function of the explanatory variables with no need of smoothing techniques. The resulting estimator is consistent and normally distributed. Extensive simulations, partially reported here, show that the method works in practice. The method can also be seen as complementary to existing fully nonparametric methods. In fact, it can provide an initial value that can be used to fine tune a nonparametric estimator of the link function in the first step of the estimation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 130, September 2014, Pages 141-154
نویسندگان
,