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Feasible estimation in generalized structured models

机译：广义结构化模型中的可行估计

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This article introduces a feasible estimation method for a large class of semi and nonparametric models. We present the family of generalized structured models which we wish to estimate. After highlighting the main idea of the theoretical smooth backfitting estimators, we introduce a general estimation procedure. We consider modifications and practical issues, and discuss inference, cross validation, and asymptotic theory applying the theoretical framework of Mammen and Nielsen (Biometrika 90: 551-566, 2003). An extensive simulation study shows excellent performance of our method. Furthermore, real data applications from en-vironmetrics and biometrics demonstrate its usefulness.
机译：本文介绍了适用于一大类半参数和非参数模型的可行估计方法。我们介绍了我们希望估算的广义结构化模型系列。在强调了理论上的平滑后向拟合估计器的主要思想之后，我们介绍了一种通用的估计程序。我们考虑修改和实际问题，并使用Mammen和Nielsen（Biometrika 90：551-566，2003）的理论框架讨论推论，交叉验证和渐近理论。广泛的仿真研究显示了我们方法的出色性能。此外，来自环境计量学和生物统计学的实际数据应用证明了其有用性。

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