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【24h】

Local polynomial regression with an ordinal covariate

机译:具有序数协变量的局部多项式回归

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摘要

We are interested in fitting a nonparametric regression model to data when the covariate is an ordered categorical variable. We extend the local polynomial estimator, which normally requires continuous covariates, to a local polynomial estimator that allows for ordered categorical covariates. We derive the asymptotic conditional bias and variance under the assumption that the categories correspond to quantiles of an unobserved continuous latent variable. We conduct a simulation study with two patterns of ordinal data to evaluate our estimator.
机译:当协变量是有序的分类变量时,我们对将非参数回归模型拟合到数据感兴趣。我们将通常需要连续协变量的局部多项式估计量扩展到允许有序分类协变量的局部多项式估计量。我们在类别对应于未观察到的连续潜在变量的分位数的假设下得出渐近条件偏差和方差。我们使用两种顺序数据模式进行了仿真研究,以评估我们的估算器。

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