广义线性模型的渐近性质

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1、分类号Q212：!UDC硕士学位论文广义线性模型的渐近性质陈莉莉论文答辩日期2Q13生蔓目2鱼旦学位授予日期2Q13生鱼旦2鱼目广西大学学位论文原创性和使用授权声明＼删本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果．除已特别加以标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料．与我一同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明．本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学．本人授权广西大学拥有学

2、位论文的部分使用权，即：学校有权保存并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文．本学位论文属于：口保密，在年解密后适用授权．囱不保密．(请在以上相应方框内打“√”)论文作者签名：指导教师签名：作者联系电话：15078846541B觏：加}弓．6、l≯＆龇溯’I《t}．咿电子邮箱：beilin86@i26．tom广义线性模型的渐近性质摘要广义线性模型是对线性模型的推广，统计学者利用线性模型研究离散数据时提出用广义

3、线性模型来建模分析．广‘义线性模型为数据统计提供了一种行之有效的统计方法，广义线性模型如logistic模型、probit模型和分组Cox模型、Gamma分布模型等在生物、农业、医疗、天文等领域中有着重要的应用．广义估计方程是利用广义线性模型研究纵向数据的一个方法，自建立以来，广义估计方程在理论研究和应用上得到了极大的发展．本文主要做了以下的工作：首先，在较弱的条件下，证明linearGamma分布模型回归参数极大似然估计的渐近正态性和强相合性；其次，本文对观测个体数”专∞，每个个体观测次数m寸oo的J“义估计方程，在较弱的条件下，证明了其估计的强相

4、合性，这是对文献相应结果的改进．关键词：linearGamma分布模型J1‘义估计方程强相合性渐近正态性THEASYMPTOTICPROPERTⅢSOFGENERALIZEDLINEARMODELSABSTRACTGeneralizedlinearmodelsareimportantextensionsofthelinearmodels，statisticianssuggestusinggeneralizedlinearmodelstomodelingandanalysisdiscretedata．Generalizedlinearmodelspro

5、videaneffectivestatisticalmethodforstatistics．Generalizedlinearmodelssuchasthelogisticmodel，probitmodelandpacketCOXmodel，Gammadistributionmodelhasimportantapplicationsinbiology,agriculture，medicine，astronomy,andotherfields．Generalizedestimatingequationisamethodofusinggeneralize

6、dlinearmodelstoanalysislongitudinaldata,sinceitsinception,thegeneralizedestimatingequationhasbeengreatdevelopmentintheoreticalresearchandapplication．Themainworkofthispaperincludes：firstly,thispaperprovestheasymptoticnormalityandstrongconsistencyofregressionparametersofthemaximu

7、mlikelihoodestimateofthelinearGammadistributionmodelundermildconditions．Secondly,thispaperprovedstrongconsistencyoftherootofthegeneralizedestimatingequationsundermildconditionsinthefollowingcase"observingthenumberofindividuals刀专00，observationtimesforeachindividualmooo，thisisanT

8、limprovementofthecorrespondingresultsintheliterature．K