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J-GLOBAL ID：201702210148784015   整理番号：17A1638852

単一指標乗法的モデルのための推定と経験的尤度【Powered by NICT】

Estimation and empirical likelihood for single-index multiplicative models

著者 (2件)： Liu Huilan (School of Mathematics and Statistics, Guizhou University, Guiyang, China) ,  Xia Xiaochao (College of Science, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 193  ページ： 70-88  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ノンパラメトリックリンクの存在を可能にし,次元の呪いを緩和するので,単一指標乗法モデルと呼ばれる単一指標構造を持つ乗法的モデルのクラス,正応答データの適用範囲を大きく拡大を研究した。,Chenら(2016)によって最近提案された最小製品相対誤差(LPRE)法に基づいて,パラメータとノンパラメトリック関数の推定のための反復LPREアプローチを提案し,局所カーネル重み付きLPRE法を開発した。いくつかの正則性条件の下で,著者らは,提案した推定値は,ノンパラメトリック関数とパラメータベクトルの両方に対して良好な漸近規定度を持っていることを証明した。第二に,パラメータベクトルに関する推論をするために,経験的尤度手法を提示した,それは共分散行列の推定を必要としない信頼領域構築を容易にする。最後に,提案した方法の有限サンプル性能を評価するために実施した広く数値的研究。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  ノンパラメトリック法 ,  *モデル ,  *乗算 ,  信頼区間
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  正則性 ,  相対誤差 ,  適用範囲 ,  次元の呪い ,  *尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 漸近正規性 ,  経験的尤度 ,  最小製品相対誤差 ,  乗法モデル ,  単一指標構造

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 指標 ,  乗法 ,  モデル ,  推定 ,  経験 ,  尤度