纵向数据下几类回归模型的复合分位数回归估计

论文摘要

本文主要利用复合分位数回归估计方法研究纵向数据下两类回归模型的统计推断问题.随机效应模型是纵向数据处理中最常用的模型之一.对于随机效应模型,利用复合分位数回归估计对模型的参数进行估计,并在一定正则条件下证明了该估计渐近正态性.通过模拟研究,比较了传统最小二乘估计、中位数回归估计以及复合分位数回归估计的精度,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对随机效应模型的参数估计是有效的,特别是模型误差项不服从正态分布时,复合分位数回归估计的的Bias、SD以及RMSE都是最优的;在分位点的选取上,K=9计算简单且精度高;最后将本文所提方法应用到饮酒后血醇含量数据中,并得到了较好的结果.变系数模型是线性模型的推广,具有更强的灵活性和解释性,特别适合纵向数据的分析.对于变系数模型,在复合分位数回归框架下,基于局部多项式逼近构造出目标函数,求解目标函数得到模型的系数函数和方差函数的估计,在一定的正则条件下给出估计的大样本性质.在模拟研究时,用加权最小二乘估计与复合分位数回归估计作比较,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对具有不同方差结构的变系数模型的估计是有效的,并且在不同方差结构下也有很好的表现.

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 罗登菊

导师: 戴家佳

关键词: 纵向数据,随机效应模型,变系数模型,局部多项式,加权最小二乘回归,分位数回归,复合分位数回归

来源: 贵州大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 贵州大学

分类号: O212.1

总页数: 56

文件大小: 1013K

下载量: 98

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