纵向数据下半参数回归模型估计的渐近性质  

Asymptotic Properties of Estimators in Semiparametric Regression Model for Longitudinal Data

作　　者：田萍[1] 薛留根[2] 

机构地区：[1]许昌学院数学系,许昌461000 [2]北京工业大学应用数理学院,北京100022

出　　处：《应用概率统计》2007年第4期369-376,共8页Chinese Journal of Applied Probability and Statistics

基　　金：国家自然科学基金(10571008);河南省自然科学基金(0511013300);河南省基础与前沿技术研究(072300410090)资助项目.

摘　　要：本文考虑纵向数据下半参数回归模型y_(ij)=x′_(ij)β+g(t_(ij))+e_(ij),i=1,…,m,j=1,…,n_i.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β和回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了β估计量的渐近正态性和g(·)估计量的最优收敛速度.模拟结果表明我们的估计方法在有限样本情形有良好的效果.In this paper, we consider the following semiparametric regression model for longitudinal data：yij=x＇ijβ＋g（tij）＋eij. The estimators of β and g（·） are obtained by using the least squares and usual nonparametric weight function method, the asymptotic normality of the estimator of β and the optimal convergence rate of the estimator of g（·） are proved under the suitable conditions. Some simulations are conducted to demonstrate the finite sample performances of the estimation procedures.

关 键 词：纵向数据 半参数回归模型 渐近正态性 收敛速度 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]