GEE Estimators in Mixture Model with Varying Concentrations

Autor: Rostislav Maiboroda, Oleksii Doronin
Přispěvatelé: Department of Probability Theory, Statistics and Actuarial Mathematics, Mechanics and Mathematics Faculty, Taras Shevchenko National University of Kyiv
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol 3, Iss 314 (2015)
ISSN: 2353-7663
0208-6018
DOI: 10.18778/0208-6018.314.03
Popis: We discuss a semiparametric mixture model where some components are parameterized with common Euclidean parameter and others are fully unknown. We introduce GEE (generalized estimating equations) approach and adaptive GEE-based approach for parameter estimation. Derived estimators are consistent and asymptotically normal, and they are optimized in terms of their dispersion matrices. Proposed techniques are tested on simulated samples. W pracy omówiono semiparametryczny model mieszany, w którym pewne współczynniki są parametryzowane za pomocą wspólnego parametru euklidesowego, natomiast inne są zupełnie nieznane. Wprowadzono metodę estymacji parametrów opartą na podejściu GEE (uogólnionych równań estymujących) oraz adaptacyjnym podejściu GEE. Proponowane estymatory zostały przeanalizowane w badaniu symulacyjnym.
Databáze: OpenAIRE