本文關鍵詞：縱向數據中一種基于Copula的復合似然方法

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【摘要】：縱向數據最顯著的特征即是從同一主體得到的觀測是相關的。不考慮主體內(或群集內)相關性可能導致統(tǒng)計推斷效率低下�，F有的方法包括邊際模型和基于似然的方法,估計方程方法等。對于邊際模型,忽略或者錯誤的指定相關性可能會導致效率的巨大損失,而對于基于正態(tài)似然的方法,卻很難驗證多元正態(tài)分布假設的有效性。在本文中,我們運用一種復合似然方法和Copula方法來表征相關性,這類不考慮高維聯合分布,轉而考慮低維(特別是2維)似然函數的方法已有一些研究,但是將其運用到縱向數據中的研究相對較少。本文考慮縱向數據下,運用Copula和成對似然方法,對均值和協方差參數同時建模,得到漸近正態(tài)的參數估計。然后分別對服從不同邊際分布的數據集進行了數值模擬并對模擬結果進行了闡釋和說明。本文結尾總結了本文方法的一些優(yōu)勢和不足之處,并對提出了一些未來可能的研究方向。同時在對本文模型參數估計漸近正態(tài)性進行證明的過程中,我將一些方法拓展到End隨機變量的研究,研究成果以論文形式附于附錄中。
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212

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