Remodeling and Estimation for Sparse Partially Linear Regression Models
المؤلفون المشاركون
Lin, Lu
Wang, Xiuli
Zeng, Yunhui
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-02-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
When the dimension of covariates in the regression model is high, one usually uses a submodel as a working model that contains significant variables.
But it may be highly biased and the resulting estimator of the parameter of interest may be very poor when the coefficients of removed variables are not exactly zero.
In this paper, based on the selected submodel, we introduce a two-stage remodeling method to get the consistent estimator for the parameter of interest.
More precisely, in the first stage, by a multistep adjustment, we reconstruct an unbiased model based on the correlation information between the covariates; in the second stage, we further reduce the adjusted model by a semiparametric variable selection method and get a new estimator of the parameter of interest simultaneously.
Its convergence rate and asymptotic normality are also obtained.
The simulation results further illustrate that the new estimator outperforms those obtained by the submodel and the full model in the sense of mean square errors of point estimation and mean square prediction errors of model prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Yunhui& Wang, Xiuli& Lin, Lu. 2013. Remodeling and Estimation for Sparse Partially Linear Regression Models. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-490609
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Yunhui…[et al.]. Remodeling and Estimation for Sparse Partially Linear Regression Models. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-490609
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Yunhui& Wang, Xiuli& Lin, Lu. Remodeling and Estimation for Sparse Partially Linear Regression Models. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-490609
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-490609
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر