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Block empirical likelihood for longitudinal partially linear regression models
- Source :
- Canadian Journal of Statistics. 34:79-96
- Publication Year :
- 2006
- Publisher :
- Wiley, 2006.
-
Abstract
- The authors propose a block empirical likelihood procedure to accommodate the within-group correlation in longitudinal partially linear regression models. This leads them to prove a nonparametric version of the Wilks theorem. In comparison with normal approximations, their method does not require a consistent estimator for the asymptotic covariance matrix, which makes it easier to conduct inference on the parametric component of the model. An application to a longitudinal study on fluctuations of progesterone level in a menstrual cycle is used to illustrate the procedure developed here. Une vraisemblance empirique par bloc pour les modeles de regression partiellernent lineaires longitudinaux Les auteurs proposent une procedure a base de vraisemblance empirique par bloc pour tenir compte de la correlation intra-groupe dans des modeles de regression partiellement lineaires longitudinaux. Ceci les ameneo a demontrer une version non parametrique du theoreme de Wilks. A la difference des approximations normales, leur methode ne fait pas appel a un estimateur convergent de la matrice des cova-riances asymptotiques, ce qui facilite l'inference concernant la composante parametrique du modele. Une etude longitudinale sur la fluctuation du niveau de progesterone pendant le cycle menstruel sert a illustrer le propos.
Details
- ISSN :
- 1708945X and 03195724
- Volume :
- 34
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Canadian Journal of Statistics
- Accession number :
- edsair.doi...........6986e3fa60f3d7951ad8c06d8ce230c8