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J-GLOBAL ID：201702285020109282   整理番号：17A1455869

縦断的データのためのセミパラメトリック回帰モデルにおけるモデル仕様試験【Powered by NICT】

Model specification test in a semiparametric regression model for longitudinal data

著者 (2件)： Cho Hyunkeun (Department of Biostatistics, University of Iowa, 145 Riverside Drive, Iowa City, IA 52242, USA) ,  Kim Seonjin (Department of Statistics, Miami University, 311 Upham Hall, Oxford, OH 45056, USA)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 160  ページ： 105-116  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  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： 仮定されたパラメトリックモデル(帰無仮説)は,セミパラメトリックモデル(代替仮説)と同様には時系列データに適合するかどうかのモデル仕様試験を提案した。セミパラメトリックモデルでは,時間のベースライン関数は非パラメータ的モデル化し,縦方向共変量効果をパラメトリック線形モデルであると仮定されていると仮定した。既存のカーネル回帰に基づく尤度比試験は,代替仮説の尤度関数を計算する,特定のパラメトリック代替が望まれている。この困難を回避するために,パラメトリックパラメータを含む回帰モデルへのセミパラメトリックモデルを較正し,較正したモデルにおける二次推論機能を調べた。提案されたアプローチは,ベースライン機能をundersmoothingない漸近的不偏パラメトリック回帰推定量が得られた。これは,ヌル仮説の下で固定された自由度を持つ中央カイ二乗分布に従う漸近的に簡単で強力な検定統計量を提供した。シミュレーション研究により,提案した試験が真のパラメトリック回帰モデルを同定一貫してできることを示した。もこの試験実データに適用し,ベースライン機能は予想されたパラメトリック形式によって捕獲された十分にできることを確認した。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： 自由度 ,  モデリング ,  *回帰モデル ,  尤度関数 ,  基準線 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： χ二乗分布 ,  尤度比 ,  カーネル回帰 ,  線形モデル ,  共変量 ,  時系列データ ,  セミパラメトリックモデル ,  帰無仮説 ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 較正された回帰モデル ,  カーネル回帰 ,  縦断的データ ,  二次推論機能 ,  セミパラメトリック回帰

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  環境問題  (SA01020V) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 回帰モデル ,  モデル ,  仕様 ,  試験