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考虑纵向数据下的部分非线性混合效应模型。利用样条和广义最小二乘方法构造非参数函数的g(·)估计,同时利用Gauss-Newton法构造未知参数β的估计。在一定条件下构造了模型中方差分量的估计,并证实前述估计量的渐近正态性和相合性。通过数值模拟和实例分析证实了该研究方法的优良性和有效性。
部分非线性混合效应模型在纵向数据下的估计
【摘 要】
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考虑纵向数据下的部分非线性混合效应模型。利用样条和广义最小二乘方法构造非参数函数的g(·)估计,同时利用Gauss-Newton法构造未知参数β的估计。在一定条件下构造了模
【机 构】
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淮南师范学院金融与数学学院,淮南师范学院经济与管理学院
【出 处】
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淮南师范学院学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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淮南师范学院科学研究项目(2018xj44;2018xj67)
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技