论文摘要
纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据,广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时,测量误差不可避免,忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数,构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差,得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计,然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵明涛,许晓丽
关键词: 纵向数据,部分线性变系数模型,二次推断函数
来源: 统计研究 2019年10期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 安徽财经大学
基金: 国家社会科学基金青年项目“纵向数据下变系数测量误差模型的参数估计和变量选择方法研究”(15CTJ008)的阶段性成果
分类号: O212.1
DOI: 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2019.10.009
页码: 115-128
总页数: 14
文件大小: 269K
下载量: 150
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标签:纵向数据论文; 部分线性变系数模型论文; 二次推断函数论文;