非负高维纵向数据的广义估计方程分析

发布时间：2017-12-17 13:23

  本文关键词：非负高维纵向数据的广义估计方程分析

  更多相关文章： 高维数据 Gamma分布模型 广义估计方程 渐近正态性

【摘要】：广义线性模型是对经典线性模型的一种重要推广,它既适用于连续数据,又适用于离散数据,特别是后者,比如属性数据以及计数数据等.纵向数据就是指对每个的个体重复的进行观察测量所得到的数据,且对不同个体这些观测值是相互独立的,而对相同个体的多次观察值却是相关的.而这里的高维纵向数据就在对协变量维数pn趋于无穷的时候所得到的纵向数据.广义估计方程(GEE)是主要被应用于纵向数据的回归分析,自从Liang和Zeger首次引入以来,其在理论研究和实际应用中都得到了极大的发展,并取得了丰硕的研究成果.本文的主要研究工作是在一些正则条件下,通过Cauchy-Schwarz不等式、概率极限理论、多元非线性方程组根的存在性定理等方法,证明了当样本容量n趋于无穷,协变量维数pn也趋于无穷而每个个体观察次数m有限的时候,在自然联系函数下,Gamma分布模型的广义估计方程估计的存在性、相合性和渐近正态性等大样本理论性质.
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 岳丽,陈希孺;广义线性模型中拟极大似然估计的强相合性及收敛速度[J];中国科学(A辑:数学);2004年02期

2 陈希孺;广义线性模型(七)[J];数理统计与管理;2003年05期

3 尹长明,赵林城;广义线性模型极大似然估计的强相合性与渐近正态性[J];应用概率统计;2005年03期

，

本文编号：1300263