【摘 要】
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广义线性模型(GLM)是经典的线性模型的推广,它可用于连续数据和离散数据统计分析,特别是属性数据和计数数据。 本文中,我们研究自适应设计广义线性模型中基于拟似然方法的
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广义线性模型(GLM)是经典的线性模型的推广,它可用于连续数据和离散数据统计分析,特别是属性数据和计数数据。 本文中,我们研究自适应设计广义线性模型中基于拟似然方法的估计方程(即拟似然方程，公式略)的解(即极大拟似然估计)的渐近正态性问题。本文分为以下几个部分: 在第一章中,我们先对广义线性模型作简要的介绍。 在第二章中,介绍广义线性模型的统计推断中的极大似然法和拟似然法。 在第三章中,对任意维数响应变量的广义线性模型,在Tn(公式略)作比已有文献[20]更弱的假定和一些正则性假定之下,我们证明自适应设计下拟似然估计的渐近正态性,推广文献[20]中的结果。 在第四章中,通过模拟计算表明,在小样本量下本文结果有较好的表现。 在第五章中,对全文做出总结,并对未来工作作出展望。
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