高维纵向属性数据的惩罚广义估计方程回归分析

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2、统计学指导教师尹长明教授２０１６年５月２１日学位授予日期知ｈＲ论文答辩日期如碎＾答辩委员会主席韦程东广西大学学位论文原创性和使用授权声明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。除己特别加Ｗ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一学或其它单位的学位而使用过的材料。与我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

3、归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权保存并向国家有关部口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，可将学位论文的全部或部分內容编入有关数据库进行。检索和传播，可采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。屯１＾保密。＂＂请在上相应方框内打Ｖ（）论文作者签名：丫寺方占日期：Ｍ丰作诚指导教师签名日期：／作者联系电话：电子邮箱：高维ｍ向属性数据的惩罚广义估计方程回归分析摘要纵向数

4、据是指对同一横截面单位，在不同的时期进行ｎ次重复观察而得到的横截面数据与时间序列数据联合的数据，在纵向数据的基础上对协变量维度尸〇〇时就得到高维纵向数据。趋向于，广义估计方程在高维纵向数ＬｉａｎｅｒＢ－据的回归分析中运用得较为广泛和Ｚｅｉｏｍｅｔｒｉｋａ１９％７３：１３，ｇｇ（，，２巧首次引用后，使其在理论和实际应用中起到很大的发展，本学位论文是基于高维纵向属性数据情况下的，对广义估计方程加上惩罚因子后的存在、、性相合性渐近正态性进行分析．一首先，基于定条件当响应变量服从Ｌｏｇｉｓｔｉｃ分布样本容量

5、ｎ、协，，运用ＢｅｒｎｓｔｅＬＱＡ－－变量维数Ｃ都趋于无穷的情况下ｉｎ不等式ＮｅｗＵｍｔ，，民ａｐｈｓｏｎ算乾Ｗ及非线性方程组根的存在性定理等方法研究了惩罚广义估计方程估计的渐近存在性和相合性．Ｗａｎ－等学者巧ｉｏｍｅｔｒｉｃｓ：３５３０研究的基础上其次，在ｇ，２０１２，６８％）、进行条件弱化ｉｎｄ沈ｅ，运用Ｌ巧中屯极限定理对惩罚广义估计方程估计的渐近正态性进行研究．关键词：髙维纵向数据Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型惩罚广义估计方程渐近正态性ＩＰｅｎａｌｉｚｅｄＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＥｓ

6、ｔｉｍａｔｉｎＥｑｕａｔｉｏｎｓ化ｒｇＨ－ｉｇｈＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＬｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌＡｔｔｒｉｂｕｔｅＤａｔａＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓＡＢＳＴＲＡＣＴｋｕｄｄａｔａ出ｅ－ｓＬｏｎｉｎａｌｒｅｆｅｒｓｔｏｓａｍｅｃｒｏｓｓｅｃｔｉｏｎａｌｕｎｉｔｓｆｏｒｎｔｉｍｅｓｇ，ｒｅｅａｔｅｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎｄａｔａｗｉｔｈｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｏｆｄａｔａｐ，ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍ

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