用于基于模型聚类的带单指标的半参数回归混合模型
统计方法学
2017-08-15 v1
摘要
本文提出了两类带单指标的半参数回归混合模型，用于基于模型的聚类。与许多只能应用于低维预测变量的半参数/非参数回归混合模型不同，新的半参数模型可以轻松地将高维预测变量纳入非参数分量中。所提模型具有很强的通用性，近期提出的许多半参数/非参数回归混合模型实际上都是新模型的特例。本文提出了 Backfitting 估计及相应的改进 EM 算法，以使参数和非参数部分均达到最优收敛速度。我们建立了所提两个模型的可识别性结果，并研究了所提估计过程的渐近性质。通过模拟研究展示了所提模型的有限样本表现。将新模型应用于 NBA 数据揭示了一些新发现。
引用
@article{arxiv.1708.04142,
title = {Semiparametric Mixtures of Regressions with Single-index for Model Based Clustering},
author = {Sijia Xiang and Weixin Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04142},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1602.06610