Estimation and variable selection in partial linear single index models with error-prone linear covariates
Estimation and variable selection in partial linear single index models with error-prone linear covariates
复制标题
具有易错线性协变量的部分线性单指标模型中的估计和变量选择
DOI：
10.1080/02331888.2013.800519
复制
发表时间：
2014-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
张君
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
张君
研究了部分线性单指标模型（PLSIM）中某些线性协变量不可观测，但其辅助变量可用时的估计和变量选择问题。我们使用的半参数配置文件最小二乘估计过程中的参数估计PLSIM校准后的易错协变量获得。建立了估计量的渐近正态性。我们还采用平滑剪切绝对偏差（SCAD）惩罚来选择PLSIM中的相关变量。所得的SCAD估计是渐近正态的，并具有预言性质。我们的估计过程的性能说明通过大量的模拟。该方法被进一步应用到一个真实的数据的例子。
We study the estimation and variable selection for a partial linear single index model (PLSIM) when some linear covariates are not observed, but their ancillary variables are available. We use the semiparametric profile least-square based estimation procedure to estimate the parameters in the PLSIM after the calibrated error-prone covariates are obtained. Asymptotic normality for the estimators are established. We also employ the smoothly clipped absolute deviation (SCAD) penalty to select the relevant variables in the PLSIM. The resulting SCAD estimators are shown to be asymptotically normal and have the oracle property. Performance of our estimation procedure is illustrated through numerous simulations. The approach is further applied to a real data example.
登录
查看更多内容
影响因子：
2.5
作者：
B. Armstrong
通讯作者：
B. Armstrong
影响因子：
3.7
作者：
D. Hall
通讯作者：
D. Hall
影响因子：
2.7
作者：
Wang, Hansheng;Li, Runze;Tsai, Chih-Ling
通讯作者：
Tsai, Chih-Ling
影响因子：
4.5
作者：
Zhang, Cun-Hui
通讯作者：
Zhang, Cun-Hui
DOI：
10.1002/9780470316481
发表时间：
1980
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ing Rj Ser
通讯作者：
Ing Rj Ser