Estimativa por Quase-Likelihood em Modelos Semiparamétricos

Resumo Suponha que o valor esperado de uma variável de resposta Y possa ser escrito como h(Xβ +γ(T)), onde X e T são covariáveis, cada uma das quais pode ser vetorial, β é um vetor de parâmetros desconhecido, γ é uma função suave desconhecida e h é uma função conhecida. Neste artigo, descrevemos um método para estimar os parâmetros β e γ deste tipo de modelo semiparamétrico usando uma função de quase-likelihood. Algoritmos para calcular as estimativas são apresentados e a teoria de distribuição assintótica para os estimadores é desenvolvida. A generalização dessa abordagem para o caso em que Y é uma resposta multivariada também é considerada. A metodologia é ilustrada em dois conjuntos de dados e os resultados de um pequeno estudo de Monte Carlo são apresentados.