【摘 要】
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协变量调整回归模型是在有混杂因素出现并需要考虑控制混杂因素的情况下对线性模型进行约束而引入的模型.该模型广泛应用于心理学,生物育种,医学,经济等领域.纵向数据是指对
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协变量调整回归模型是在有混杂因素出现并需要考虑控制混杂因素的情况下对线性模型进行约束而引入的模型.该模型广泛应用于心理学,生物育种,医学,经济等领域.纵向数据是指对同一受试个体在不同时间或空间上的重复观测数据,在计量经济学和生物医学领域有着广泛的应用背景,因为它将截面数据和时间序列数据结合在一起,既能分析个体随时间变化的趋势,又能分析总体变化趋势.分析纵向数据要考虑这种特殊性,这使得对纵向数据的研究较一般独立数据的研究更为复杂.近年来,关于纵向数据的研究已经成为国内外统计学界的研究热点之一.
本文利用经验似然方法,结合纵向数据的特点研究了纵向数据下协变量调整回归模型的广义经验似然推断.通过对统计量做调整,在一定条件下证明了所提出的统计量渐近于卡方分布,并构造了参数的置信域.模拟结果表明本文提出的估计方法具有良好的性质.
本文的特色主要体现在以下两个方面:第一,对于协变量调整回归模型的研究,现有文献大都是在研究独立数据即截面数据,而本文在纵向数据的情况下研究了协变量调整回归模型的统计推断.第二,在构造统计量时,结合纵向数据组内相关的特性,通过引入工作协方差阵,构造了未知参数的广义经验似然比统计量.
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