Home

semiparametrisch

Semiparametrisch is een term in de statistiek voor modellen die een combinatie van een parametraal en een niet-parametrale component bevatten. In een dergelijk model wordt een deel van de relatie tussen variabelen beschreven door een eindig-dimensionale parameter vector, terwijl een ander deel wordt beschreven door een niet-parametrale functie die flexibel geschat kan worden.

Veelvoorkomende vormen zijn onder meer het gedeeltelijk lineaire model, Y = Xβ + g(Z) + ε, waarbij β parametraal is en

Estimatie combineert likelihood-gebaseerde methoden voor het parameterrdeel met niet-parametrische technieken voor het niet-parametrale deel. Het nonparametrale

Voordelen zijn flexibiliteit en interpretatie van de parametertoepassing, terwijl nadelen onder meer complexiteit, langzamere convergenties voor

g
niet-parametrieel;
en
het
Cox-proportional
hazards-model,
waarbij
de
hazardfunctie
h(t|X)
=
h0(t)
exp(X^Tβ)
de
baseline
hazard
niet
specificeert.
Andere
voorbeelden
zijn
variërende-coëfficiëntmodellen
en
additieve
modellen
met
een
mix
van
lineaire
en
niet-lineaire
termen.
component
kan
worden
geschat
met
kernel
smoothing,
splines
of
strafmethoden;
het
parameterrdeel
met
maximum
likelihood
of
gerichte
moment-methoden.
Profiel-likelihood
en
semiparametrische
efficiëntiegrenzen
vormen
belangrijke
concepten
in
de
inferentie.
de
niet-parametrale
component
en
de
noodzaak
van
keuzes
zoals
smoothingparameters
zijn.
Semiparametrische
modellen
zijn
wijdverbreid
in
survival-analyse,
econometrie
en
biostatistiek,
met
een
rijke
literatuur
uit
de
jaren
1980
en
1990
over
efficiënte
schatters
en
theorie.