纵向数据半参数混合效应模型中的估计方法

本文将Tao等(1999)提出的线性混合效应模型推广为半参数混合效应模型,给出了模型参数、回归函数和随机效应密度的估计,并研究了估计的渐近性质.统计模拟表明我们给出的估计方法是可行的.     

纵向数据下半参数回归模型估计的渐近性质

本文考虑纵向数据下半参数回归模型: $y_{ij}=x_{ij}'\beta+g(t_{ij})+e_ij},\;i=1,\cdots,m,\;j=1,\cdots,n_i$. 基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数$\beta$和回归函数$g(\cdot)$的估计, 并在适当条件下证明了$\beta$估计量的渐近正态性和$g(\cdot)$估计量的最优收敛速度\bd 模拟结果表明我们的估计方法在有限样本情形有良好的效果     

纵向数据下混合效应EV模型中参数估计的渐近性质

考虑纵向数据下混合效应EV模型。对带有惩罚项的Profile广义最小二乘方法进行了修正。利用矩估计法和ML-based EM算法给出了固定效应,随机效应以及协方差阵的估计。在一般的条件下,给出了固定效应估计的强相合性和渐近正态性,并对所提出的各种估计进行了模拟研究。模拟效果不错。     

缺失数据下非线性半参数EV模型的估计

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性半参数EV模型. 利用核实数据,构造了未知参数和非参数函数的两种估计.证明了未知参数估计的渐近正态性,给出了非参数函数估计的最优收敛速度.     

纵向数据下半参数回归模型的统计分析

对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.     

核实数据下非线性半参数EV模型的估计

本文研究了核实数据下的协变量带有测量误差的非线性半参数EV模型.在不假定测量误差结构的情形下,利用最小二乘方法和核光滑技术,构造了非线性函数中未知参数的两种估计,证明了未知参数估计的渐近正态性.通过数值模拟说明所提估计方法在有限样本下的有效性.     

纵向数据变系数回归模型小波估计的渐近性质

考虑纵向数据下的变系数回归模型y_(ij)=x_(ij)~Tθ(t_(ij))+e_(ij)i=1,2,…,n j=1,2,…,m.利用小波光滑和加权最小二乘方法,分别研究了模型中未知参数θ(·)的小波估计θ(·)和误差方差σ~2的小波估计σ~2,在适当的条件下,证明了θ的强相合性,强相合速度,并得到θ和σ~2的渐近正态性.     

纵向数据半参数回归模型的估计方法

本文考虑纵向数据半参数回归模型,通过考虑纵向数据的协方差结构,基于Profile最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量、回归函数和误差方差的估计量,来提高估计的有效性,在适当条件下给出了这些估计量的相合性.并通过模拟研究将该方法与最小二乘局部线性拟合估计方法进行了比较,表明了Profile最小二乘局部线性拟合方法在有限样本情况下具有良好的性质.     

删失数据下半变系数模型估计的渐近正态性

半变系数回归模型是变系数回归模型的有效推广,已获得了广泛的应用. 本文在响应变量随机删失下对其进行讨论,给出常系数和函数系数的估计, 并证明了该估计的渐近正态性.     

纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计

考虑了纵向数据半参数建模中的估计问题, 提出了参数分量的一个迭代加权偏样条最小二乘估计. 在渐近方差意义下该估计比加权偏样条最小二乘估计更加有效, 且具有渐近正态性. 另外, 给出了一个自适应方法, 该方法能保证经过有限次迭代后, 迭代过程会终止, 并且产生的估计渐近等价于使用迭代方法所能产生的最好的估计, 这些结果是Chen和Shao的结果在半参数回归上的推广.     

纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计

本文考虑纵向数据半参数回归模型:Yij=XiTjβ+g(Tij)+iεj,基于最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量β,回归函数g(.)和误差方差σ2的估计,在适当条件下给出了估计量的相合性,通过模拟研究说明了该方法在有限样本情况下具有良好的性质。     

一类纵向数据半参数模型中的强相合估计

本文考虑如下纵向数据半参数回归模型:y_(ij)=x′_(ij)β+g(x_(ij))+e_(ij).结合最小二乘法和非参数权函数估计方法得到模型中参数β,回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了估计量的强相合性.     

Tree-Structured Mixed-Effects Regression Modeling for Longitudinal Data

Tree-structured models have been widely used because they function as interpretable prediction models that offer easy data visualization. A number of tree algorithms have been developed for univariate response data and can be extended to analyze multivariate response data. We propose a tree algorithm by combining the merits of a tree-based model and a mixed-effects model for longitudinal data. We alleviate variable selection bias through residual analysis, which is used to solve problems that exhaustive search approaches suffer from, such as undue preference to split variables with more possible splits, expensive computational cost, and end-cut preference. Most importantly, our tree algorithm discovers trends over time on each of the subspaces from recursive partitioning, while other tree algorithms predict responses. We investigate the performance of our algorithm with both simulation and real data studies. We also develop an R package melt that can be used conveniently and freely. Additional results are provided as online supplementary material.     

Composite Quantile Estimation for Kink Model with Longitudinal Data

Kink model is developed to analyze the data where the regression function is two-stage piecewise linear with respect to the threshold covariate but continuous at an unknown kink point. In quantile regression for longitudinal data, kink point where the kink effect happens is often assumed to be heterogeneous across different quantiles. However, the kink point tends to be the same across different quantiles, especially in a region of neighboring quantile levels. Incorporating such homogeneity info...     

连续型半参数广义线性纵向数据模型的方差成分检验

回归模型的方差成分检验是一个非常重要的问题.该文针对离差参数的变异, 随机效应的影响及两者同时具有的三种情形, 研究了基于纵向数据的连续型半参数广义线性模型的方差成分检验, 得到了Score检验统计量, 最后通过计算机模拟验证了该文所提出的方法的有效性.     

缺失数据下线性模型的半参数估计

通过比较参数方法和非参数方法对选择概率建模的优缺点,基于充分降维的思想提出了一种利用单指标模型对选择概率建模的半参数方法.基于逆概率加权方法和半参数方法,研究了缺失数据下线性模型的统计推断问题.建立的逆概率加权估计方程可以处理不同的数据缺失情形,给出了线性模型中兴趣参数的估计,并证明了它的渐近正态性.最后通过模拟研究说明提出的方法具有较好的有限样本性质.