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混合广义部分线性加性模型的参数估计
文献摘要：
广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型.有限混合模型是研究异质性总体的有效工具,扩展性很强,随着计算能力的不断提升,得到越来越广泛应用.本文将这2种模型相结合,提出混合广义部分线性加性模型(MGAPLM).首先给出模型的定义,并在一些温和条件下证明模型可识别性;然后,使用将样条与核方法相结合的spline-backfitted-kernel(SBK)方法估计模型中参数和非参数函数,并且证明估计量的渐近性质;此外,给出一种模型检验方法,检验所提出模型有效性,同时在正态分布和二项分布2种情形下进行数值模拟,给出估计量在有限样本下的表现;最后,将提出的方法应用到一组经济数据中,得到此数据下模型的具体形式,并结合实际对建模结果进行分析.
文献关键词：
广义部分线性加性模型;样条;混合模型;EM算法;SBK方法
中图分类号：
作者姓名：
任帅;程文慧;周洁
作者机构：
首都师范大学 数学科学学院,北京100048
文献出处：
引用格式：
[1]任帅;程文慧;周洁-.混合广义部分线性加性模型的参数估计)[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2022(01):108-124
A类：
广义部分线性加性模型,MGAPLM,backfitted,SBK
B类：
参数估计,非参数,连接函数,多种不同,非常灵活,统计模型,有限混合模型,究异,扩展性,计算能力,出模,温和条件,可识别性,样条,核方法,spline,kernel,估计量,渐近性质,模型检验,检验方法,检验所,模型有效性,正态分布,二项分布,有限样本,经济数据,EM
AB值：
0.315353
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