B-SPLINE ESTIMATION FOR PARTIALLY LINEAR REGRESSION MODELS WITH HETEROSCEDASTICITY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For partially linear regression model with heteroscedastic error variances yij = x'ijβ+ g(tij) + eij, i = 1,2,…,k, j = 1,2,…,ni, and sum from i=1 to k=n where yij's are responses, β= (β,…,βP)' is an unknown parameter vector, g(.) is an unknown function over R, Xij = (xij,…,XijP)' and tij ∈[0,1] are known and nonrandom design points, and eij's are independent errors with mean 0 and variance σi2 which may be different. Based on the nonparametric component g(.) approximated by a B-spline series, a semiparametric generalized least squares estimator (SGLSE) of the parametric component βis constructed. The asymptotic distribution is established under some moment conditions on the error distributions. Most of the error distributions encountered in practice satisfy these moment conditions. A consistent estimator of the asymptotic covariance matrix is also given. Moreover, the B-spline estimation of the nonparametric component is also considered. The large sample properties of these estimators are derived for increasing k, assuming the numbers ni in the groups from a fixed sequence. Based on these asymptotic results asymptotically valid the test statistics and confidence intervals for parametric component and nonparametric component can be constructed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle