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QR decomposition based orthogonality estimation for partially linear models with longitudinal data

机译:基于纵向数据的部分线性模型的QR分解基于正交性估计

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摘要

This paper studies the estimation for a class of partially linear models with longitudinal data. By combining quadratic inference functions with QR decomposition technology, we propose a new estimation method for the parametric and nonparametric components. The resulting estimators for parametric and nonparametric components do not affect each other, and then it is easy for application in practice. Under some mild conditions, we establish some asymptotic properties of the resulting estimators. Some simulation studies are undertaken to assess the finite sample performance of the proposed estimation procedure. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:本文研究了具有纵向数据的一类部分线性模型的估计。 通过将二次推理功能与QR分解技术相结合,为参数和非参数分量提出了一种新的估计方法。 用于参数和非参数分量的所产生的估计不影响彼此,然后在实践中容易应用。 在一些温和的条件下,我们建立了所得估计的一些渐近性质。 进行了一些模拟研究,以评估所提出的估算程序的有限样本性能。 (c)2017年Elsevier B.V.保留所有权利。

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