Local quasi-likelihood with a parametric guide
参数引导的局部准似然估计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：摘要研究一般回归中的半参数估计方案，未明确对应所列经济计量细分方向。
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参数引导的局部准似然估计
- 研究问题
- 在广义回归中，如何将参数模型提供的先验知识纳入非参数估计，以改善局部平滑方法的估计表现？
- 方法与思路
- 作者提出统一的参数引导非参数估计方案，将参数与非参数方法结合，并通过渐近分析和数值模拟评估表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新方案可纳入先验知识，渐近结果和模拟显示相对原有非参数方法的改善，但未说明改善的具体指标。
- 阅读关注点
- 应核对参数引导如何进入局部准似然、引导模型失配时的性质，以及改善体现于偏差、方差还是收敛速度。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明改善成立的条件，不能据此认定任意参数引导都有效。
原文摘要
Generalized linear models and the quasi-likelihood method extend the ordinary regression models to accommodate more general conditional distributions of the response. Nonparametric methods need no explicit parametric specification, and the resulting model is completely determined by the data themselves. However, nonparametric estimation schemes generally have a slower convergence rate such as the local polynomial smoothing estimation of nonparametric generalized linear models studied in Fan, Heckman and Wand [J. Amer. Statist. Assoc. 90 (1995) 141--150]. In this work, we propose a unified family of parametrically-guided nonparametric estimation schemes. This combines the merits of both parametric and nonparametric approaches and enables us to incorporate prior knowledge. Asymptotic results and numerical simulations demonstrate the improvement of our new estimation schemes over the original nonparametric counterpart.