Quasi-Likelihood Estimation in Semiparametric Models
半参数模型中的拟似然估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要描述通用半参数均值回归与拟似然理论，未明确涉及经济结构、离散选择、面板或其他提供的领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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半参数模型中的拟似然估计
- 研究问题
- 当响应均值通过已知函数连接线性参数部分与未知平滑部分时，如何同时估计两者，并处理多元响应的扩展？
- 方法与思路
- 作者利用拟似然估计参数向量与未知平滑函数，提供计算算法及渐近分布理论，并讨论多元响应、数据例子和小规模模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称为这类半参数均值模型给出估计方法、算法和渐近分布理论，并考虑多元响应推广及实证与模拟说明。
- 阅读关注点
- 应核对参数与平滑部分的识别约束、拟似然所需的方差设定、平滑程度选择，以及多元响应相关性的处理方式。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出识别与正则条件、渐近分布形式或模拟结果，不能判断普遍效率优势。
原文摘要
Suppose the expected value of a response variable Y may be written h(Xβ +γ(T)) where X and T are covariates, each of which may be vector-valued, β is an unknown parameter vector, γ is an unknown smooth function, and h is a known function. In this article, we outline a method for estimating the parameter β, γ of this type of semiparametric model using a quasi-likelihood function. Algorithms for computing the estimates are given and the asymptotic distribution theory for the estimators is developed. The generalization of this approach to the case in which Y is a multivariate response is also considered. The methodology is illustrated on two data sets and the results of a small Monte Carlo study are presented.