纵向数据中一种基于Copula的复合似然方法

发布时间：2017-12-06 08:22

  本文关键词：纵向数据中一种基于Copula的复合似然方法

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【摘要】：纵向数据最显著的特征即是从同一主体得到的观测是相关的。不考虑主体内(或群集内)相关性可能导致统计推断效率低下。现有的方法包括边际模型和基于似然的方法,估计方程方法等。对于边际模型,忽略或者错误的指定相关性可能会导致效率的巨大损失,而对于基于正态似然的方法,却很难验证多元正态分布假设的有效性。在本文中,我们运用一种复合似然方法和Copula方法来表征相关性,这类不考虑高维联合分布,转而考虑低维(特别是2维)似然函数的方法已有一些研究,但是将其运用到纵向数据中的研究相对较少。本文考虑纵向数据下,运用Copula和成对似然方法,对均值和协方差参数同时建模,得到渐近正态的参数估计。然后分别对服从不同边际分布的数据集进行了数值模拟并对模拟结果进行了阐释和说明。本文结尾总结了本文方法的一些优势和不足之处,并对提出了一些未来可能的研究方向。同时在对本文模型参数估计渐近正态性进行证明的过程中,我将一些方法拓展到End随机变量的研究,研究成果以论文形式附于附录中。
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212

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本文编号：1257966