基于因变量抽样设计下线性回归模型的假设检验问题

发布时间：2021-08-21 06:46

　　在许多大型队列研究中,采用节约成本并能提高效率的抽样机制至关重要,基于因变量的抽样设计正是这样一种有偏抽样机制.这种方法最大的优点在于:能够将资源集中在那些包含有更多的协变量与因变量关系信息的研究群体上.本文研究基于因变量抽样设计下的线性模型中回归方程显著性检验以及回归系数显著性检验问题.基于一种半参数经验轮廓似然的方法,我们分别为回归方程检验与回归系数检验提出了相应的检验统计量,获得了所提出检验统计量的渐近性质.通过模拟研究评估了所提出的检验方法在有限样本下的表现,并应用提出的方法分析了一个孕妇分娩的实际数据. 

【文章来源】：数学学报(中文版). 2018,61(06)北大核心CSCD

【文章页数】：18 页

【部分图文】：

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【参考文献】：
期刊论文
[1]Statistical inference methods and applications of outcome-dependent sampling designs under generalized linear models[J]. YAN Shu,DING JieLi,LIU YanYan.  Science China（Mathematics）. 2017(07)



本文编号：3355094