纵向数据变系数模型中的减元估计法

• 作者: 唐庆国 王金德
• 来源期刊: 中国科学A辑
• 关键词: 纵向数据 变系数模型 减元估计 渐近方差 渐近正态性
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 187-206
• 页数: 20页
• 语种: 中文

摘要

纵向数据变系数模型常应用于传染病学、生物医学和环境科学等领域.本文提出了一种称为减元估计法的方法来估计模型中的未知函数和它们的导数.减元估计法既适用于系数函数具有相同光滑度的情形,也适用于系数函数具有不同光滑度的情形;既适用于变量不依赖于时间的情形,也适用于变量依赖于时间的情形.给出了一般条件下估计量的局部渐近偏差、方差和渐近正态性,并且渐近性结果显示:当系数函数具有不同的光滑度时,减元估计量的渐近方差比现有方法得到的估计量的渐近方差要少.本文还通过Monte Carlo模拟研究了估计量的有限样本性质.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金德		16	123	6.0	11.0
2	唐庆国		7	55	2.0	7.0