【摘 要】
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纵向数据是对研究总体中的个体依时间顺序重复观测而得到的数据。显然，同一个体多次重复观测之间存在相依关系。必须考虑这种相依关系，才能进行有效的统计推断。本文中，对具有二元、有序和计数等各种类型的响应变量的纵向数据，建立了一个均值-协方差Copula联合建模框架。与现有方法不同的是，从隐变量的角度研究高斯Copula方法，直接关注隐变量的协方差结构，并对其施加一种新的约束条件，使得Copula模型具有
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纵向数据是对研究总体中的个体依时间顺序重复观测而得到的数据。显然，同一个体多次重复观测之间存在相依关系。必须考虑这种相依关系，才能进行有效的统计推断。本文中，对具有二元、有序和计数等各种类型的响应变量的纵向数据，建立了一个均值-协方差Copula联合建模框架。与现有方法不同的是，从隐变量的角度研究高斯Copula方法，直接关注隐变量的协方差结构，并对其施加一种新的约束条件，使得Copula模型具有可识别性。我们的新框架将基于Cholesky分解的联合模型拓展到具有多种类型的响应变量的纵向数据上，并通过加权成对似然方法进行参数估计。从理论上证明了参数估计的渐近性质。模拟试验和实际数据分析表明该方法能对参数进行快速、准确的估计，进而说明了我们的模型框架的有效性。
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