基于M估计的指数相关非线性混合效应模型的齐性检验

来源 :应用概率统计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zlh888617

【摘要】

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方差和相关系数的齐性是纵向数据分析中常用假设之一,然而,这些假设未必合适.本文主要研宄的是具有指数相关结构的纵向数据非线性混合效应模型,首先将Huber函数引入模型的对

【作者】

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孙慧慧林金官

【机构】

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盐城师范学院数学与统计学院,南京审计大学理学院

【出处】

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应用概率统计

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

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【基金项目】

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The project was supported by the National Statistical Science Research Project of China Foundation(Grant Nos.2014LZ14,2015LZ27)and the National Social Science Foundation of China(Grant No.17BTJ026).

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方差和相关系数的齐性是纵向数据分析中常用假设之一,然而,这些假设未必合适.本文主要研宄的是具有指数相关结构的纵向数据非线性混合效应模型,首先将Huber函数引入模型的对数似然函数中,利用Fisher得分迭代法得到模型参数的稳健估计(M估计),然后基于M估计对模型的方差和相关系数的齐性进行了Score检验,并给出了检验统计量的Monte-Carlo模拟结果.最后用一个实例说明了本文的方法.

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