本文關(guān)鍵詞：縱向數(shù)據(jù)中一種基于Copula的復(fù)合似然方法

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【摘要】：縱向數(shù)據(jù)最顯著的特征即是從同一主體得到的觀測(cè)是相關(guān)的。不考慮主體內(nèi)(或群集內(nèi))相關(guān)性可能導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)推斷效率低下�，F(xiàn)有的方法包括邊際模型和基于似然的方法,估計(jì)方程方法等。對(duì)于邊際模型,忽略或者錯(cuò)誤的指定相關(guān)性可能會(huì)導(dǎo)致效率的巨大損失,而對(duì)于基于正態(tài)似然的方法,卻很難驗(yàn)證多元正態(tài)分布假設(shè)的有效性。在本文中,我們運(yùn)用一種復(fù)合似然方法和Copula方法來表征相關(guān)性,這類不考慮高維聯(lián)合分布,轉(zhuǎn)而考慮低維(特別是2維)似然函數(shù)的方法已有一些研究,但是將其運(yùn)用到縱向數(shù)據(jù)中的研究相對(duì)較少。本文考慮縱向數(shù)據(jù)下,運(yùn)用Copula和成對(duì)似然方法,對(duì)均值和協(xié)方差參數(shù)同時(shí)建模,得到漸近正態(tài)的參數(shù)估計(jì)。然后分別對(duì)服從不同邊際分布的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)值模擬并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了闡釋和說明。本文結(jié)尾總結(jié)了本文方法的一些優(yōu)勢(shì)和不足之處,并對(duì)提出了一些未來可能的研究方向。同時(shí)在對(duì)本文模型參數(shù)估計(jì)漸近正態(tài)性進(jìn)行證明的過程中,我將一些方法拓展到End隨機(jī)變量的研究,研究成果以論文形式附于附錄中。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212

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