协变量维数可以趋于无穷的纵向数据的广义估计方程分析  

GEE Analysis of Longitudinal Data with Diverging Number of Covarites

作　　者：尹长明[1] 石岳鑫 YIN Changming;SHI Yuexin(School of Mathematics and Information Science,Guangxi University,Nanning 530004,China)

机构地区：[1]广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004

出　　处：《应用数学》2022年第1期190-199,共10页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金(11061002);广西自然科学基金(2015GXNSFAA139006)。

摘　　要：广义估计方程(GEE)是分析纵向数据的常用方法.Balan,Schiopu-Kratina(2005)研究了协变量维数固定,GEE估计的渐近正态性.WANG(2011)研究了协变量维数趋于无穷,GEE估计的渐近正态性和响应变量是两点分布Wald统计量的渐近分布.本文证明协变量维数是固定的或趋于无穷,响应变量是任意分布的Wald统计量的渐近分布是卡方分布,Wald统计量可以直接用于统计推断.Generalized estimating equation(GEE) is widely adopted in analyzing longitudinal(clustered) data. The asymptotic normality of the corresponding unknown parameter estimator have been established. But the asymptotic distribution of Wald statistic for testing linear hypothesis has not been established in literature, the aim of this paper is to fill in this gap.

关 键 词：纵向数据 广义估计方程 高维协变量 Wald统计量 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]