کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
415280 681196 2016 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A flexible approach to inference in semiparametric regression models with correlated errors using Gaussian processes
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد انعطاف پذیر برای استنتاج در مدل های رگرسیون شبه پارامتری با اشتباهات همبسته با استفاده از فرآیندهای گاوسی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی

Consider a semiparametric regression model in which the mean function depends on a finite-dimensional regression parameter as the parameter of interest and an unknown function as a nuisance parameter. A method of inference in such models is proposed, using a type of integrated likelihood in which the unknown function is eliminated by averaging with respect to a given distribution, which we take to be a Gaussian process with a covariance function chosen to reflect the assumptions about the function. This approach is easily implemented and can be applied to a wide range of models using the same basic methodology. The consistency and asymptotic normality of the estimator of the parameter of interest are established under mild conditions. The proposed method is illustrated on several examples.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 103, November 2016, Pages 316–329
نویسندگان
, ,