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Iterative Weighted Semiparametric Least Squares Estimation in Repeated Measurement Partially Linear Regression Models

引用

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2005年第2期21卷 177-192页

作者： GemaiChen Jin-hongYou DepartmentofMathematicsandStatistics UniversityofCalgary.CalgaryAlbertaCanadaT2N1N4 DepartmentofBiostatistics UniversityofNorthCarolinaChapelHillNC27599-7420USA

Consider a repeated measurement partially linear regression model with anunknown vector parameter β_1, an unknown function g(·), and unknown heteroscedastic errorvariances. In order to improve the semiparametric generalized least squares estimator (SGLSE) of ,we propose an iterative weighted semiparametric least squares estimator (IWSLSE) and show that itimproves upon the SGLSE in terms of asymptotic covariance matrix. An adaptive procedure is given todetermine the number of iterations. We also show that when the number of replicates is less than orequal to two, the IWSLSE can not improve upon the SGLSE. These results are generalizations of thosein [2] to the case of semiparametric regressions.

关键词： Partially linear regression model heteroscedastic error variance iterativeweighted semiparametric least squares estimator (IWSLSE) asymptotic normality

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