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Meta-heuristic algorithms for parameter estimation of semi-parametric linear regression models

机译:用于半参数线性回归模型参数估计的元启发式算法

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摘要

Consider the semi-parametric linear regression model Y=β′X+ε, where ε has an unknown distribution F0. The semi-parametric MLE of β under this set-up is called the generalized semi-parametric MLE(GSMLE). Although the GSML estimation of the linear regression model is statistically appealing, it has never been attempted due to difficulties with obtaining the GSML estimates of β and F until recent work on linear regression for complete data and for right-censored data by Yu and Wong [2003a. Asymptotic properties of the generalized semi-parametric MLE in linear regression. Statistica Sinica 13, 311–326; 2003b. Semi-parametric MLE in simple linear regression analysis with interval-censored data.
机译:考虑半参数线性回归模型Y = β′X +ε,其中ε具有未知分布F0。在这种设置下,β的半参数MLE被称为广义半参数MLE(GSMLE)。尽管线性回归模型的GSML估计在统计上很有吸引力,但由于在获得完整数据以及Yu和Wong [右删失数据的最新线性回归工作]之前,由于难以获得β和F的GSML估计,因此从未尝试过。 2003a。线性回归中广义半参数MLE的渐近性质。统计学学报311–326; 2003b。简单的线性回归分析中的半参数MLE,采用区间删失数据。

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