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Generalized Varying Coefficient Partially Linear Models For Clustered Data

机译:聚类数据的广义变系数部分线性模型

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摘要

We are considering estimation in a generalized varying coefficient partially linear model for clustered data using generalized estimating equations.This article is proposing an EM algorithm technique to estimate the parametric component and the nonparametric coefficient function.From simulation we can see clearly that,in order to get the general consistent estimator of the parametric part,we need not undersmoothing the nonparametric part.Unlike other method in estimating the parameter and the nonoparametric coefficient function,the optimal bandwidth for the model is similar to nonparametric model,so the method of leaving-one-cluster-out cross-validation could be directly used in selecting bandwidth.
机译:我们正在考虑使用广义估计方程在聚类数据的广义变系数部分线性模型中进行估计。本文提出了一种EM算法技术来估计参数分量和非参数系数函数。从仿真中我们可以清楚地看到,为了得到参数部分的一般一致估计量,我们就不必对非参数部分进行平滑处理。与其他方法来估计参数和非参数系数函数的方法不同,模型的最佳带宽类似于非参数模型,因此留一法-cluster-out交叉验证可直接用于选择带宽。

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