12665.高維縱向計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程的漸近性質(zhì)

1、分類號(hào)Q至12UDC密級(jí)公開(kāi)碩士學(xué)位論文高維縱向計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程的漸近性質(zhì)蘇連菊學(xué)科專業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)指導(dǎo)教師尹長(zhǎng)明教授論文答辯日期2016年5月21日學(xué)位授予日期2016生6月—3—0H答辯委員會(huì)主席韋程?hào)|教授高維縱向計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的懲罰廣義估計(jì)方程的漸近性質(zhì)摘要廣義線性模型(generalizedlinearmodel，GLM)是經(jīng)x典線性模型的重要推廣，它不僅適用于連續(xù)數(shù)據(jù)，而且也適用于離散數(shù)據(jù)而懲罰廣義線性模型(penalizedg

2、eneratizedlinearmodel，PGLM)是在廣。義線性模型中添加了懲罰因子，它同樣適用于連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)，如計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)等而本文的高維縱向計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)就是在對(duì)協(xié)變量維數(shù)Pn趨于無(wú)窮的情況下所得到的縱向數(shù)據(jù)廣義估計(jì)方程(generalizedestimatingequation，GEE)主要被應(yīng)用于縱向數(shù)據(jù)的回歸分析，Liang和Zeger(1986)首次引用后，其在理論和實(shí)際應(yīng)用中都得到了極大的發(fā)展，并且取得了豐碩的成

3、果WangLan等人(Biometrics，2012：353—360)在其文章中，將懲罰因子引入到廣義估計(jì)方程中，從而產(chǎn)生了懲罰廣義估計(jì)方程(penalizedgeneralizedestimatingequa—don，PGEE)懲罰因子主要用來(lái)控制廣義估計(jì)方程的回歸系數(shù)，決定廣義估計(jì)方程的一些協(xié)變量是否應(yīng)該在最后的模型選擇中排除，從而提高估計(jì)和推斷的準(zhǔn)確性和有效性本文研究了響應(yīng)變量服從Possion分布模型，通過(guò)非線性方程組根的存在性