M-estimation of the mixed-type generalized linear model
M-estimation of the mixed-type generalized linear model
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混合型广义线性模型的M估计
DOI：
10.19195/0208-4147.38.1.11
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发表时间：
2018-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Song LX
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dong Ying;Song Lixin;Wang Mingqiu;Amin Muhammad;Song LX
为了从混合型模型中研究个体的特征，本文首次提出了一种新的模型，称为混合型广义线性模型，并被证明是现实和有用的。我们考虑 M 估计的鲁棒性来估计混合型广义线性模型的未知参数。应用大数定律和中心极限定理，在正则性假设下证明了混合型广义线性模型M估计的一致性和渐近正态性。最后，为了评估新模型估计器的有限样本性能，给出了几个应用实例，显示了估计器的良好性能。
To investigate the features of the individual from the mixedtype model, a novel model, named the mixed-type generalized linear model, is proposed firstly in this work, which is verified to be realistic and useful. We consider the robustness of M-estimation to estimate the unknown parameters of the mixed-type generalized linear model. By applying the law of large numbers and the central limit theorem, the consistency and asymptotic normality of the M-estimation for the mixed-type generalized linear model are proved with regularity assumptions. At last, in order to evaluate the finite sample performance of the estimator for the new model, several applied instances are presented, which show the good performance of the estimator.
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DOI：
10.1198/tas.2003.s212
发表时间：
2003-02
期刊：
The American Statistician
影响因子：
--
作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
通讯作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
影响因子：
2.5
作者：
E. Ziegel
通讯作者：
E. Ziegel
DOI：
10.1002/wics.175
发表时间：
2011-08
期刊：
Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics
影响因子：
--
作者：
John Neuhaus;Charles McCulloch
通讯作者：
John Neuhaus;Charles McCulloch
DOI：
--
发表时间：
1992
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Z. Bai;Calyampudi R. Rao;Yuehua Wu
通讯作者：
Z. Bai;Calyampudi R. Rao;Yuehua Wu
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
U. Amsel
通讯作者：
U. Amsel