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Monotone function estimation in partially linear models

机译：部分线性模型中的单调功能估计

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A kernel-based method is proposed for the monotone estimation of the nonparametric function component of a partially linear regression model. The estimated monotone function is constructed via a density estimate and numerical inversion. This procedure does not require constrained optimization and hence is fast to compute. Asymptotic normality is established for the proposed monotone function estimator. We apply the proposed method to analyze mammalian eye gene expression data and reveal a complex nonlinear relation within a gene network; we also analyze the German SOEP data using our method and validate the human capital theory.
机译：提出了基于内核的方法，用于局部线性回归模型的非参数函数分量的单调估计。 估计的单调功能是通过密度估计和数值反演构建的。 此过程不需要约束优化，因此快速计算。 建立了渐近常态，为提出的单调函数估算器建立。 我们应用提出的方法来分析哺乳动物眼基因表达数据，并揭示基因网络内复杂的非线性关系; 我们还使用我们的方法分析德国SOEP数据并验证人力资本理论。

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