An Efficient Estimator for the Generalized Semilinear Model
广义半线性模型的有效估计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：摘要研究通用半参数回归，二元响应示例未提供经济离散选择模型的直接证据。
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广义半线性模型的有效估计
- 研究问题
- 研究广义线性模型的预测子加入未知平滑函数后，如何有效估计参数与非参数部分，并在部分模型违背下保持推断有效。
- 方法与思路
- 作者用估计的有效得分方程求参数估计，以估计的惩罚似然求平滑函数，并通过修正广义交叉验证选择平滑参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两部分的有效估计与稳健标准误，并以二元响应应用和模拟说明其表现；所称稳健性仅针对某些模型违背。
- 阅读关注点
- 应核对两部分的识别约束、平滑条件和效率界，以及稳健标准误允许的模型违背与模拟中误差指标的具体定义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要解读，不推断刊本变化。摘要未列出效率及稳健性条件，所报模拟偏差范围不能推广至所有平滑函数或二元数据。
原文摘要
The generalized semilinear model (GSLIM) extends the generalized linear model by allowing the addition of an unknown smooth function to the predictor parameter, producing a semiparametric model. Some previously proposed score-based estimators for the parametric component in this model are not √n consistent. We propose efficient estimators for both the parametric and nonparametric components of the GSLIM. The estimator for the parametric component is the solution to an estimated efficient score equation and is based on recent theoretical advances in semiparametric estimation. The estimator for the nonparametric component is the maximizer of an estimated penalized likelihood of the form considered by Cox and O'Sullivan. A robust standard error estimate maintains valid inference under certain model violations. An application and simulation results are given for data with binary outcomes, using a modified generalized cross-validation algorithm to select the smoothing parameter. Parameter and standard error estimates are within 6% of nominal values under a range of smooth functions tested in the simulations.