Likelihood-based kernel estimation in semiparametric errors-in-covariables models with validation data
Likelihood-based kernel estimation in semiparametric errors-in-covariables models with validation data
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具有验证数据的半参数协变量误差模型中基于似然的核估计
DOI：
10.1016/j.jmva.2005.05.011
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发表时间：
2007-03
影响因子：
1.6
通讯作者：
王启华, Keming Yu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
王启华, Keming Yu
我们提出了处理变量模型错误的方法。开发了基于核的似然得分估计方程方法来估计条件密度参数。特别地，提出了半参数似然方法来充分利用数据中的信息。推导了渐近分布理论。小样本模拟和真实数据集用于说明所提出的估计方法。
We present methods to handle error-in-variables models. Kernel-based likelihood score estimating equation methods are developed for estimating conditional density parameters. In particular, a semiparametric likelihood method is proposed for sufficiently using the information in the data. The asymptotic distribution theory is derived. Small sample simulations and a real data set are used to illustrate the proposed estimation methods.
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影响因子：
4.5
作者：
Qihua Wang;J. Rao
通讯作者：
Qihua Wang;J. Rao
DOI：
10.1111/1467-9868.00247
发表时间：
2000
期刊：
Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)
影响因子：
--
作者：
C. Wang;Margaret Sullivan Pepe
通讯作者：
C. Wang;Margaret Sullivan Pepe
DOI：
10.1080/01621459.1994.10476875
发表时间：
1994-12
影响因子：
3.7
作者：
J. Sepanski;R. Knickerbocker;R. Carroll
通讯作者：
J. Sepanski;R. Knickerbocker;R. Carroll
影响因子：
2.7
作者：
Wang, QH;Rao, JNK
通讯作者：
Rao, JNK
影响因子：
4.5
作者：
STEFANSKI, LA;CARROLL, RJ
通讯作者：
CARROLL, RJ