【摘 要】
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纵向数据是指对同一个体在不同时间或空间上进行重复观测而得到的数据,包含时间序列数据和截面数据,能够充分反应数据之间的复杂关系。部分线性模型综合了参数和非参数模型的优点,具有较强的灵活性、适应性和对数据的解释能力,因而被广泛应用于纵向数据建模中。在对纵向数据的部分线性模型进行统计推断时,当模型随机误差不满足假设条件或数据分布存在异常,现存的很多估计方法缺乏稳健性,且未考虑纵向数据的组内相关关系。因此
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纵向数据是指对同一个体在不同时间或空间上进行重复观测而得到的数据,包含时间序列数据和截面数据,能够充分反应数据之间的复杂关系。部分线性模型综合了参数和非参数模型的优点,具有较强的灵活性、适应性和对数据的解释能力,因而被广泛应用于纵向数据建模中。在对纵向数据的部分线性模型进行统计推断时,当模型随机误差不满足假设条件或数据分布存在异常,现存的很多估计方法缺乏稳健性,且未考虑纵向数据的组内相关关系。因此本文基于二次推断函数对该模型利用复合分位数回归方法进行估计。该估计方法结合多处分位点的分位数回归,得到的估计结果更为稳健;且该估计方法利用二次推断函数引入工作相关矩阵,能够有效的处理纵向数据个体内部的相关关系。本文在一定的条件下证明了该估计的渐近正态性,进一步给出了平滑估计算法。最后通过数值模拟研究估计的有限样本性质并应用于实例中。
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