纵向数据非参数模型的惩罚修正二次推断函数估计
外文标题：Penalized Modified Quadratic Inference Functions for Nonparametric Models with Longitudinal Data
文献类型：期刊
作者：赵明涛[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]哈尔滨理工大学应用科学学院
年：2013
期刊名称：数学的实践与认识
卷：43
期：5
页码范围：193-199
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1000-0984
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_sxdsjyrs201305029.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1000-0984.2013.05.029
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关键词：纵向数据;非参数模型;惩罚修正二次推断函数;割线法
摘要：基于纵向数据研究非参数模型y=f(t)+ε,其中f(·)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项.利用截断幂函数基对f(·)进行基函数展开近似,并且结合惩罚样条的方法构造关于基函数系数的惩罚修正二次推断函数.然后利用割线法迭代得到基函数系数估计的数值解,从而得到未知平滑函数的估计.理论证明,应用此方法所得到的基函数系数估计具有相合性和渐近正态性.最后通过数值方法得到了较好的拟合结果.
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