具有序列相关结构的混合增长曲线模型

• 作者: 倪明明 潘建新 潘雅婷 费宇
• 来源期刊: 中国科学（数学）
• 关键词: 增长曲线模型 Gauss混合模型 序列相关结构 最大期望算法 聚类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 645-666
• 页数: 22页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N012019-00145

摘要

增长曲线模型是纵向数据分析的重要方法,它的一个重要假设是组别阵已知,但这在现实中往往难以满足.因此,本文提出全新的混合增长曲线模型处理该问题,随之将数据分布假设从正态扩展到混合正态.此外,新模型中加入了序列相关结构,为常伴有序列相关的纵向数据提供了合理的分析方法.本文以数据驱动的方法来搜索最佳模型,在获得模型参数估计的同时实现了序列相关数据的聚类与拟合.模拟研究和实际数据分析都说明了所提出的方法具有合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费宇		28	113	6.0	10.0
2	潘雅婷		3	3	1.0	1.0
3	倪明明		3	3	1.0	1.0
4	潘建新		2	0	0.0	0.0