semiparametriska
Semiparametriska modeller är statistiska modeller som kombinerar en parametisk del av begränsad dimension med en icke-parametrisk del, ofta oförsäkrad om form. Den parametiska komponenten ger tolkningsbara effektmått och möjliggör effektiv mätning av parametrar, medan den icke-parametriska delen ger flexibilitet att fånga komplexa samband utan att specificera hela funktioner exakt. Genom denna blandning kan man utnyttja strukturens styrka samtidigt som man minskar risken för misspecifikation som ofta följer av helt icke-parametriska modeller.
Strukturellt består semiparametriska modeller vanligtvis av en finite-dimensional parametervector och en oändligt dimensionell eller obestämt funktionell
Vanliga exempel inkluderar Cox-regressionsmodellen inom överlevnadsanalys, där riskfaktorernas effekter är parametrisera medan den basala hazardfunktionen är
Estimering i semiparametriska modeller använder metoder som partiell sannolikhetsuppskattning, kernel- eller splinestekniker, penalty- eller sievetillvägagångssätt samt
Användningsområden förekommer i biostatistik, epidemiologi, ekonometri och samhällsvetenskap, där semiparametriska metoder ofta erbjuder en praktisk balans
---