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首页> 外文期刊>Journal of nonparametric statistics >Statistical inference on transformation models: a self-induced smoothing approach
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Statistical inference on transformation models: a self-induced smoothing approach

机译：转换模型的统计推断：一种自我诱导的平滑方法

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This paper deals with a general class of transformation models that contains many important semiparametric regression models as special cases. It develops a self-induced smoothing for the maximum rank correlation estimator, resulting in simultaneous point and variance estimation. The self-induced smoothing does not require bandwidth selection, yet provides the right amount of smoothness so that the estimator is asymptotically normal with mean zero (unbiased) and variance-covariance matrix consistently estimated by the usual sandwich-type estimator. An iterative algorithm is given for the variance estimation and shown to numerically converge to a consistent limiting variance estimator. The approach is applied to a data set involving survival times of primary biliary cirrhosis patients. Simulation results are reported, showing that the new method performs well under a variety of scenarios.
机译：本文讨论了一般的转换模型，其中包含许多重要的半参数回归模型（作为特例）。它为最大秩相关估计器开发了自感应平滑，从而实现了点和方差的同时估计。自感应平滑不需要带宽选择，而是提供了适当的平滑度，因此估算器是渐进正态的，均值零（无偏），并且方差-协方差矩阵由常规的三明治型估算器一致地估算。给出了用于方差估计的迭代算法，并且该迭代算法在数值上收敛于一致的极限方差估计器。该方法适用于涉及原发性胆汁性肝硬化患者生存时间的数据集。报告了仿真结果，表明该新方法在各种情况下均具有良好的性能。

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