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纵向数据是数理统计研究中的复杂数据类型之一0,在生物、医学和经济学中具有广泛的应用.在实际中经常需要对纵向数据进行统计分析和建模.文章讨论了纵向数据下的半参数变系数部分线性回归模型,这里的纵向数据的在纵向观察在时间上可以是不均等的,也可看成是按某一随机过程来发生.所研究的半参数变系数模型包括了许多半参数模型,比如部分线性模型和变系数模型等.利用计数过程理论和局部线性回归方法,对于纵向数据下半参数变系数进行了统计推断,给出了参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,研究了这些估计的渐近性质,获得这些估计的相合性和渐近正态性. 相似文献
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为了分析删失数据,该文考虑变系数部分线性模型,此模型允许协变量对响应变量存在非线性影响.响应变量与协变量之间关系的统计模型通过线性结构来拟合是非常重要而且有益.对于删失数据,常用的统计方法不能直接应用于此模型.该文首先提出一类数据变换用以建立无偏条件期望.然后利用profile最小二乘方法,给出了模型中参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,并建立了这些估计的渐近正态性.最后通过数值例子来说明该文所提出的方法的有效性. 相似文献
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