semiparametric是什麼意思，semiparametric的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

半參數

Some semiparametric techniques and functional data analysis.

一些半參數技術和泛函數據分析。

We change the truncated regression model into the semiparametric regression model.

将截斷數據回歸模型轉化成半參數回歸模型。

We propose a general semiparametric variance function model in a random design setting.

介紹具有隨機設計的一類半參數方差函數模型。

In this paper, a kind of semiparametric errors-in-variables functional relationship model is stu***d.

本文研究半參數變量含誤差函數關系模型。

Objective To introduce the use of semiparametric cure models for the analysis of survival data with long-term survivors.

目的介紹長期生存者資料生存分析模型與方法。

半參數方法（Semiparametric Methods）是統計學和計量經濟學中一類重要的建模技術，它結合了參數模型和非參數模型的優點，在處理複雜數據時具有靈活性和穩健性。

核心含義： “Semiparametric”一詞由“semi-”（半）和“parametric”（參數的）組成。它指的是統計模型或方法部分依賴參數設定，部分不依賴參數設定。具體來說：

參數部分：模型中對數據的某些方面或關系的結構有明确的參數化假設。例如，可能假設自變量（X）與響應變量（Y）的均值之間存線上性關系（ $E(Y|X) = beta_0 + beta_1 X$ ），這裡的 $beta_0$ 和 $beta_1$ 是需要估計的參數。
非參數部分：模型中對數據的其他方面不做或僅做非常弱的分布假設。這部分通常是未知的、無限維的，需要由數據本身來驅動估計。常見的非參數部分包括：
- 誤差項的分布（不假設為正态分布等特定形式）。
- 某些協變量的函數形式（如時間效應、基線風險函數）。
- 異質性或個體效應的分布。

核心優勢：

與全參數模型和全非參數模型的對比：

全參數模型：對數據生成過程的所有方面都做嚴格的參數化假設（如線性回歸假設線性關系+正态誤差）。優點是估計效率高、解釋性強；缺點是模型誤設風險高，可能導緻嚴重偏差。
全非參數模型：對數據生成過程不做或做極少參數假設（如核密度估計、局部多項式回歸）。優點是高度靈活，適應性強；缺點是需要大量數據，在高維數據中面臨“維數災難”，估計效率可能較低，解釋性有時較差。
半參數模型：居于兩者之間。它在研究者最關心或最有把握的方面（如主要變量的效應）施加參數結構以保證效率和可解釋性；在次要的、形式未知的方面（如誤差分布、時間趨勢）采用非參數方法以保證靈活性和穩健性。

典型應用場景：

生存分析/事件史分析： Cox比例風險模型是最著名的半參數模型。它參數化地估計協變量對風險率的影響（ $h(t|X) = h_0(t) exp(Xbeta)$ ），其中風險比 $exp(beta)$ 是參數，而基線風險函數 $h_0(t)$ 則是完全非參數、由數據驅動的。
部分線性模型：模型形式為 $Y = beta X + g(Z) + epsilon$ 。其中 $X$ 的影響是線性的（參數部分）， $Z$ 的影響通過未知函數 $g(·)$ 表示（非參數部分），誤差 $epsilon$ 通常假設均值為零但分布未知。
單指标模型：模型形式為 $Y = g(Xbeta) + epsilon$ 。線性組合 $Xbeta$ 是參數部分（單指标），函數 $g(·)$ 是非參數部分。
面闆數據模型：處理個體固定效應或時間固定效應時，常采用半參數方法，例如參數化地估計解釋變量的系數，而非參數地處理個體異質性。

半參數方法通過巧妙地融合參數結構的效率優勢和非參數結構的靈活性優勢，為解決實際數據分析中常見的模型不确定性（如分布形式未知、函數形式複雜）提供了強大的工具。它在避免嚴重模型誤設偏差的同時，盡可能地追求估計的精确性，廣泛應用于經濟學、生物統計學、醫學研究和社會科學等領域。

來源參考：

Härdle, W., Liang, H., & Gao, J. (2000). Partially Linear Models. Springer. (經典教材，系統介紹部分線性模型等半參數方法)
Tsiatis, A. A. (2006). Semiparametric Theory and Missing Data. Springer. (深入探讨半參數理論及其在缺失數據等複雜問題中的應用)
Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 34(2), 187–220. (Cox比例風險模型的奠基性論文)

Semiparametric 是統計學和計量經濟學中的術語，由“semi-”（半）和“parametric”（參數化）組合而成，指模型同時包含參數化和非參數化部分。以下是詳細解釋：

參數化與非參數化的結合
- 參數化方法（Parametric）：模型基于預設的參數結構（如線性回歸中的系數），假設數據服從特定分布（如正态分布）。
- 非參數化方法（Nonparametric）：不依賴預設分布，完全由數據驅動（如核密度估計）。
- 半參數化方法（Semiparametric）：部分結構參數化，另一部分非參數化。例如，模型可能對某些變量設定參數形式，而對其他變量保持靈活的非參數形式。
優勢
- 靈活性：減少對數據分布的強假設，適用于複雜或未知分布的場景。
- 解釋性：保留參數部分的直觀解釋能力，常用于經濟、醫學等領域。

經濟分析
如半參數函數系數分位數回歸（Semiparametric Functional Coefficient Quantile Regression），用于分析經濟變量間的非線性關系。
圖像合成
在計算機視覺中，半參數方法結合參數化模型與非參數化數據補全技術，生成更逼真的圖像。
生存分析
半參數轉換模型（Semiparametric Transformation Models）用于處理時間-事件數據，避免完全參數化的限制。

Semiparametric 方法通過平衡預設假設與數據靈活性，廣泛應用于需要兼顧解釋力和適應性的場景。其核心思想是“部分假設，部分自由”，為複雜數據分析提供了折中方案。