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《大连理工大学》 2010年
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纵向数据模型选择的Lagrange乘子法

孙杏园  
【摘要】: 纵向数据研究在医学和社会科学等领域有着广泛的应用,纵向数据模型的研究也已成为统计学的热点问题之一.本文介绍了纵向数据及其线性模型结构,针对带有相关误差的纵向数据,本文利用Lagrange乘子法推导出纵向数据线性模型选择的新准则LOC,并证明了此准则下得到的估计具有相合性.通过数值模拟,我们可以得出当样本容量比较大时,LOC准则比其他四种准则能更好的选出正确模型,因为此准则把欠拟合作为惩罚项,而当样本容量适当大时,我们可选择BIC或者RIC选择正确模型. 本文内容具体安排如下: 第一部分引言主要介绍本文选题依据及当前此问题的研究现状. 第二部分主要介绍纵向数据及其模型结构. 第三部分主要介绍几种模型选择准则,着重介绍了本文要运用的Lagrange乘子法. 第四部分是本文的核心,利用Lagrange乘子法推导出了纵向数据模型选择的LOC准则并证明了其相合性. 第五部分是数值模拟,通过模拟比较几种模型选择准则的优劣. 最后一部分我们给出了本文的结论与展望.
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:O212.1

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