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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제19권 제2호
발행연도
2008.6
수록면
421 - 429 (9page)

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We consider a general semiparametric additive risk model that consists of three components. They are parametric, purely and smoothly nonparametric components. Inparametric component, time dependent term is known up to proportional constant. In purely nonparametric component, time dependent term is an unknown function, and time dependent term in smoothly nonparametric component is an unknown but smoothly function. As an estimation method of this model, we use the weighted least square estimation by Huffer and McKeague (1991). We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least square method.

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