论文部分内容阅读
广义线性模型是对线性模型的推广，统计学者利用线性模型研究离散数据时提出用广义线性模型来建模分析.广义线性模型为数据统计提供了一种行之有效的统计方法，广义线性模型如logistic模型、probit模型和分组Cox模型、Gamma分布模型等在生物、农业、医疗、天文等领域中有着重要的应用.广义估计方程是利用广义线性模型研究纵向数据的一个方法，自建立以来，广义估计方程在理论研究和应用上得到了极大的发展.本文主要做了以下的工作:首先，在较弱的条件下，证明linear Gamma分布模型回归参数极大似然估计的渐近正态性和强相合性;其次，本文对观测个体数n→∞，每个个体观测次数m→∞的广义估计方程，在较弱的条件下，证明了其估计的强相合性，这是对文献相应结果的改进.