Principal Components Regression Estimation in Semiparametric Partially Linear Additive Models
Principal Components Regression Estimation in Semiparametric Partially Linear Additive Models
复制标题
半参数部分线性可加模型中的主成分回归估计
DOI：
10.5539/ijsp.v5n1p46
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发表时间：
2015-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xiaonan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chuanhua Wei;Xiaonan
部分线性加性模型作为一种多元非参数拟合技术，在统计建模中是有用的。本文考虑存在多重共线性的半参数模型的统计推断问题。基于分布最小二乘方法，我们提出了一种新的参数分量的主成分回归估计，并给出了该估计的渐近偏差和协方差矩阵。一些模拟被用来检验我们所提出的估计器的性能，结果是令人满意的。
pPartially linear additive model is useful in statistical modelling as a multivariate nonparametric fitting technique. This paper considers statistical inference for the semiparametric model in the presence of multicollinearity. Based on the profile least-squares approach, we propose a novel principal components regression estimator for the parametric component, and provide the asymptotic bias and covariance matrix of the proposed estimator. Some simulations are conducted to examine the performance of our proposed estimators and the results are satisfactory./p
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影响因子：
1.2
作者：
F. Akdeniz;E. Duran
通讯作者：
F. Akdeniz;E. Duran
DOI：
10.1080/10618600.1999.10474845
发表时间：
1999-12
影响因子：
2.4
作者：
J. Opsomer;D. Ruppert
通讯作者：
J. Opsomer;D. Ruppert
影响因子：
0.8
作者：
S. Manzan;D. Zerom
通讯作者：
S. Manzan;D. Zerom
影响因子：
4.5
作者：
J. Opsomer;D. Ruppert
通讯作者：
J. Opsomer;D. Ruppert
影响因子：
0.8
作者：
Akdeniz, Fikri;Tabakan, Guelin
通讯作者：
Tabakan, Guelin