广义部分线性模型中的稳健估计

本文在广义部分线性模型下引入了一族针对参数和非参数分量的稳健估计量，其中数据建模为 $y_i|(\mathbf{x}_i,t_i)\sim F(\cdot,\mu_i)$，且 \mu_i=H(\eta(t_i)+\mathbf{x}_i^{\mathrm{T}}\beta)，$F$ 为已知分布函数，$H$ 为连接函数。结果表明，$\beta$ 的估计量具有 $\sqrt{n}$ 相合性和渐近正态性。通过蒙特卡洛研究，将这些估计量的性能与经典估计量进行了比较。