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HAZARD REGRESSION WITH penalized spline:THE SMOOTHING PARAMETER CHOICE AND ASYMPTOTICS

Acta Mathematica Scientia 2010年第5期30卷 1759-1768页

作者：童行伟胡涛崔恒建 School of Mathematical Sciences Beijing Normal University Laboratory of Mathematics and Complex Systems Ministry of Education

In this article, we use penalized spline to estimate the hazard function from a set of censored failure time data. A new approach to estimate the amount of smoothing is provided. Under regularity conditions we establish the consistency and the asymptotic normality of the penalized likelihood estimators. Numerical studies and an example are conducted to evaluate the performances of the new procedure.

关键词： proportional hazards penalized spline smoothing parameter choice asymptotic normality

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ASYMPTOTIC PROPERTIES OF ESTIMATORS IN PARTIALLY LINEAR SINGLE-INDEX MODEL FOR LONGITUDINAL DATA

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Acta Mathematica Scientia 2010年第3期30卷 677-687页

作者：田萍杨林薛留根 Department of Mathematics Xuchang University College of Applied Sciences Beijing University of Technology

In this article, a partially linear single-index model /or longitudinal data is investigated. The generalized penalized spline least squares estimates of the unknown parameters are suggested. All parameters can be estimated simultaneously by the proposed method while the feature of longitudinal data is considered. The existence, strong consistency and asymptotic normality of the estimators are proved under suitable conditions. A simulation study is conducted to investigate the finite sample performance of the proposed method. Our approach can also be used to study the pure single-index model for longitudinal data.

关键词： Longitudinal data partially linear single-index model penalized spline strong consistency asymptotic normality

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