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Empirical likelihood inferences for varying coefficient partially nonlinear models

机译：变系数部分非线性模型的经验似然推断

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In this article, empirical likelihood inferences for the varying coefficient partially nonlinear models are investigated. An empirical log-likelihood ratio function for the unknown parameter vector in the nonlinear function part and a residual-adjusted empirical log-likelihood ratio function for the nonparametric component are proposed. The corresponding Wilks phenomena are proved and the confidence regions for parametric component and nonparametric component are constructed. Simulation studies indicate that, in terms of coverage probabilities and average areas of the confidence regions, the empirical likelihood method performs better than the normal approximation-based method. Furthermore, a real data set application is also provided to illustrate the proposed empirical likelihood estimation technique.
机译：本文研究了变系数部分非线性模型的经验似然推断。提出了非线性函数部分未知参数向量的经验对数似然比函数和非参数分量的残差调整后经验对数似然比函数。证明了相应的威尔克斯现象，并构造了参数分量和非参数分量的置信区域。仿真研究表明，就覆盖概率和置信区域的平均面积而言，经验似然法的性能优于基于正态近似的方法。此外，还提供了一个实际的数据集应用程序来说明所提出的经验似然估计技术。

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