【摘 要】
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We re-visit generalized linear models and propose a parameter space augmentation method to investigate asymptotic efficiency of estimation.A two step estima
【机 构】
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HongKongBaptistUniversity
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We re-visit generalized linear models and propose a parameter space augmentation method to investigate asymptotic efficiency of estimation.A two step estimation procedure,in which the first step consists of a semiparametric estimation is recommended.The resulting estimation is of,asymptotically,smaller trace of the variance matrix than that with the Fisher information matrix.Thus,the new estimation can be asymptotically more efficient than the classical quasi-likelihood.
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