协变量调整回归模型

发布时间：2018-05-24 22:14

  本文选题：协变量调整回归 + 估计　； 参考：《郑州大学》2017年硕士论文

【摘要】：协变量调整回归模型是由Sent(?)rk和M(?)ller为了分析血液透析病人体内血浆纤维蛋白原浓度和血清转铁蛋白之间的回归关系而提出的.模型中预测变量和响应变量并不是直接可测的,但是他们受一些可测的协变量扭曲之后的数据是可以观测到的.模型主要应用于金融,经济,临床医学,社会学等领域.因为其重要的实际意义而受到国内外的广泛关注.本文弱化了模型条件,在比以往研究成果更宽松的条件下,构造新的估计量并证明线性协变量调整回归模型中参数估计的统计性质,主要是相合性和渐进正态性.文中还利用对模型的模拟和真实数据分析对参数估计的性能做了进一步评估.
[Abstract]:The covariable adjusted regression model was proposed by Sent(?)rk and M(?)ller to analyze the regression relationship between plasma fibrinogen concentration and serum transferrin in hemodialysis patients. The predictive variables and response variables in the model are not directly measurable, but their data distorted by some measurable covariables can be observed. The model is mainly applied in the fields of finance, economics, clinical medicine, sociology and so on. Because of its important practical significance, it is widely concerned at home and abroad. In this paper, we weaken the model conditions, construct new estimators and prove the statistical properties of parameter estimation in linear covariable adjusted regression model, which are mainly consistency and asymptotic normality. The performance of parameter estimation is further evaluated by simulation and real data analysis.
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O212.1

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本文编号：1930798