本文關(guān)鍵詞：具有發(fā)散維協(xié)變量廣義線性模型統(tǒng)計(jì)分析

  更多相關(guān)文章： Logistic模型 廣義線性模型 極大似然 極大擬似然 發(fā)散維協(xié)變量

【摘要】：廣義線性模型是經(jīng)典的線性模型的重要推廣,最早是由Nelder和Wed-derburm (1972)提出來(lái)的,其在實(shí)際統(tǒng)計(jì)分析中有著廣泛的應(yīng)用。Wang (2011)對(duì)具有發(fā)散維數(shù)協(xié)變量成組二元數(shù)據(jù)模型利用估計(jì)方程方法討論其分析方法,并建立了未知參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷的漸近理論,但其對(duì)信息陣和協(xié)變量維數(shù)假定過(guò)于嚴(yán)苛。本文對(duì)二值響應(yīng)Logistic模型,在較弱的信息陣和協(xié)變量維數(shù)假定及一些正則性條件下,首先證明了未知參數(shù)極大似然估計(jì)的漸近存在性、弱相合性及收斂速度,未知參數(shù)極大似然估計(jì)線性組合漸近正態(tài)性,未知參數(shù)線性約束的Wald檢驗(yàn)的漸近分布；進(jìn)一步,在較弱的信息陣和協(xié)變量維數(shù)假定及其他一些正則性條件下,對(duì)發(fā)散維協(xié)變量一般廣義線性模型,本文討論了未知參數(shù)極大擬似然估計(jì)相應(yīng)的漸近性。最后,通過(guò)蒙特卡洛數(shù)值模擬方法對(duì)本文結(jié)果進(jìn)行說(shuō)明。全文共分4部分,第一章為緒論部分,介紹了研究背景及文中需要的基礎(chǔ)知識(shí)；第二章介紹并證明了具有發(fā)散維Logistic模型極大似然估計(jì)的漸近理論；第三章則介紹并證明了具有發(fā)散維一般廣義線性模型極大似然估計(jì)的漸近理論；第四章對(duì)本文進(jìn)行了小結(jié)及前景展望。
【關(guān)鍵詞】：Logistic模型 廣義線性模型 極大似然 極大擬似然 發(fā)散維協(xié)變量
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：O212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第1章 緒論7-13
• 1.1 研究背景7-9
• 1.2 基礎(chǔ)知識(shí)9-11
• 1.3 本文工作及創(chuàng)新11-12
• 1.4 記號(hào)12-13
• 第2章 具有發(fā)散維協(xié)變量Logistic模型13-24
• 2.1 主要結(jié)果及假定13-15
• 2.2 數(shù)值模擬15-16
• 2.3 主要結(jié)果證明16-24
• 第3章 具有發(fā)散維協(xié)變量廣義線性模型24-36
• 3.1 主要結(jié)果及假定24-25
• 3.2 數(shù)值模擬25-26
• 3.3 主要結(jié)果證明26-36
• 第4章 總結(jié)與展望36-37
• 參考文獻(xiàn)37-40
• 致謝40-41
• 附錄41-44

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本文編號(hào)：859937