纵向数据下变系数部分非线性模型的经验似然推断  

Empirical Likelihood Inferences for Varying Coefficient Partially Nonlinear Models with Longitudinal Data

作　　者：周小双[1] 张明峰[2] 赵培信[3] 

机构地区：[1]德州学院数学科学学院,德州253023 [2]德州学院科技处,德州253023 [3]重庆工商大学数学与统计学院,重庆400067

出　　处：《系统科学与数学》2017年第3期885-898,共14页Journal of Systems Science and Mathematical Sciences

基　　金：国家自然科学基金数学天元基金(11426057);国家自然科学基金(11301309);山东省自然科学基金(ZR2014AL005;ZR2012AL05);重庆工商大学科研启动基金(2015-56-06)资助课题;重庆市基础与前沿研究计划(一般)项目(cstc2016jcyjA0151)资助课题

摘　　要：考虑了纵向数据下变系数部分非线性模型中参数分量置信域的构造.为避免纵向数据组内相关性给构造经验似然比带来的困难,提出了参数分量的分块经验对数似然比统计量,证明了所构造的分块经验似然比统计量渐近于卡方分布.数据模拟表明所提出的分块经验似然方法在置信域大小和覆盖率方面要优于正态逼近方法.In this paper, empirical likelihood inferences for the parameter compo- nent in varying coefficient partially nonlinear models with longitudinal data are inves- tigated. We propose a block empirical likelihood procedure to handle the inter-series dependence of the longitudinal data. A block empirical log-likelihood ratio statistic is suggested and its asymptotic distribution is obtained. Simulation studies indicate that our proposed method performs better than the method based on normal approx- imations in terms of relatively higher coverage probabilities and smaller confidence regions.

关 键 词：变系数部分非线性模型 经验似然 纵向数据 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]