纵向数据下单指标变系数模型的变量选择

发布时间：2021-06-08 21:19

　　纵向数据具有“组间独立,组内相关”的特点,能够反映个体间的差异和个体内部的变化,在医学、流行病学、工业等领域,都已成为统计学者们研究的重点问题。随着科技的迅猛发展,观测所得到的数据维数更高且数据结构更复杂。因此,对于复杂数据需要更灵活的模型来拟合。考虑到单指标变系数模型是半参数模型中一个非常重要且具有很大吸引力的模型,它不仅可以降低模型错误设定的风险,而且能够克服非参数模型所无法克服的“维数祸根”问题,在实际应用中非常灵活。虽然纵向数据的变量选择问题已有很多文献研究,但关于单指标变系数模型的问题研究较少。因此,研究纵向数据下单指标变系数模型的变量选择问题具有很重要的理论意义和使用价值。本文基于单指标变系数模型,考虑了纵向数据的情况,对模型进行变量选择。针对模型含有纵向数据的问题,存在多种处理方法,本文将利用B样条的方法对模型进行参数估计,同时,需要使用到SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty）惩罚进行变量选择。本文将两种方法结合作为本文所需要的统计推断方法。第一章,主要介绍了模型的研究背景和意义,模型的研究现状、数据存在的种类以... 

【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1.绪论
    1.1 引言
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要结构
2.预备知识
    2.1 B样条
    2.2 变量选择的方法
3.纵向数据下单指标变系数模型的变量选择
    3.1 模型介绍
    3.2 纵向数据下单指标变系数模型的变量选择
4.数值模拟
    4.1 模拟过程
    4.2 模拟结果
总结与展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]单指标模型的统计推断[J]. 薛留根.  数理统计与管理. 2012(02)
[2]纵向数据单指标模型中参数的经验似然置信域[J]. 李高荣,冯三营,薛留根.  应用概率统计. 2010(02)
[3]广义部分线性单指数模型的惩罚样条估计[J]. 刘静,欧阳资生,吴喜之.  统计研究. 2009(08)



本文编号：3219215