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Randomly Weighted LAD-Estimation for partially linear errors-in-variables Models

Chinese Annals of Mathematics,Series B 2015年第4期36卷 561-578页

作者： Xiaohan YANG Rong JIANG Weimin QIAN Department of Mathematics Tongji University Department of Mathematics Donghua University

The authors consider the partially linear model relating a response Y to predictors （x, T） with a mean function x^Tβ0 ＋ g（T） when the x＇s are measured with an additive error. The estimators of parameter β0 are derived by using the nearest neighbor-generalized randomly weighted least absolute deviation （LAD for short） method. The resulting estimator of the unknown vector 30 is shown to be consistent and asymptotically normal. In addition, the results facilitate the construction of confidence regions and the hypothesis testing for the unknown parameters. Extensive simulations are reported, showing that the proposed method works well in practical settings. The proposed methods are also applied to a data set from the study of an AIDS clinical trial group.

关键词： partially linear errors-in-variables LAD-estimation Randomly weighted method linear hypothesis Randomly weighted LAD-test

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