基于连续可分的广义非线性纵向数据模型偏离名义离差的score检验及其功效

• 作者: 李勇 林金官 韦博成
• 来源期刊: 应用数学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 纵向数据 可分的广义非线性模型 名义离差 score检验 模拟功效
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 60-74
• 页数: 15页
• 分类号: O212.2
• 字数: 7923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3079.2009.01.007

摘要

指数族非线性模型或广义非线性模型是广义线性模型和正态回归模型的自然推广.本文针对可分的连续型指数族回归模型(如正态模型,Γ模型,逆高斯模型),讨论广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验的score统计量,并推导了它们的渐近分布和局部近似功效.然后利用Monte Carlo方法研究了检验统计量的性质.最后利用百慕大草地数据说明了检验方法的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	中山大学管理学院财务与投资系	74	1071	12.0	31.0
2	林金官	东南大学数学系	75	396	10.0	16.0
3	韦博成	东南大学数学系	50	484	12.0	19.0