摘要
本文提出了一个新的部分线性函数多项式回归模型,该模型中响应变量依赖于一个p阶函数多项式和一些非函数型数据的协变量.函数多项式模型、函数线性模型和部分函数线性模型是该模型的特殊情形.本文提出了一个模型探测方法,它能同时探测部分线性函数多项式回归模型中哪些阶是重要的以及哪些非函数型变量是重要的.提出的方法能相合地识别真实的模型并有好的预测表现.数值模拟能清晰地证实我们的理论结果.
In this article, we propose a general class of semiparametric rates models for recurrent event data, which includes the proportional rates model and a semiparametric additive rates model as special cases. For the inference on the model parameters, estimating equation approaches are developed. The consistency and asymptotic normality properties of the proposed estimators are established.
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期110-123,共14页
Acta Mathematicae Applicatae Sinica
基金
国家自然科学基金(11561006,61462008)
广西高校科学技术研究项目(KY2015YB171)
柳州市科学技术研究项目(2016C050205)
广西科技大学创新团队项目(gxkjdx201504)资助
关键词
函数型数据
函数型多项式模型
主成分
联合探测
functional data
functional polynomial regression model
principal component
joint detection