变系数模型在纵向数据研究中的应用任务书
2021-12-11 15:17:31
1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等
由于纵向数据是对每一个观测个体在不同时间点上进行多次重复测量而收集到的数据,因此,由同一个观测个体获得的数据间存在着一定的组内相关性.在传统的统计推断中,样本之间的相互独立性是一个常用的假设.但当建模纵向数据时,忽略了数据的组内相关性,必然会造成信息的缺失,从而降低推断的有效性。
部分线性变系数模型因为其灵活性和简洁性被广泛地应用在纵向数据的分析中,是处理复杂数据的一个有力工具.本文利用部分线性变系数模型进行处理。
研究的问题包括参数估计、变量选择以及假设检验等研究的问题包括参数估计、变量选择以及假设检验等.
2. 参考文献(不低于12篇)
1.zhu, h., lv, z., yu, k. and deng, c. (2015). robust variable selection in partially varyingcoefficient single-index model. journal of the korean statistical society, 44, 45-57.2.方丽英,李爽,王普, 等.变系数模型在医学纵向数据研究中的应用[j].山东大学学报(工学版),2013,(6):21-26. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.1.2013.131.3. diggle p j, heagerty p, liang k y, et al. analysis of longitudinal data[m]. oxford,uk:oxford university press,2002. 4. verbeke g, molenberghs g. linear mixed models for longitudinal data[m]. new york:springer-verlag,2000. 5. hoover dr., wu co., yang lp., et al. biometrika[j]. 809-822. 6. wu c o, chiang t, hoover d r. asymptotic confidence regions for kernel smoothing of a timevarying coefficient models with longitudinal data[j]. 881388-1402. 7.fan j, zhang j. two-step estimation of functional linear models with applications to longitudinal data[j]. 62303-322. 8.torben martinussen, thomas h. scheike. biometrika[j]. 691-702. 9.martinussen t., scheike th.. the annals of statistics: an official journal of the institute of mathematical statistics[j]. 1000-1025. 10. martinussen t, scheike t h. sampling adjusted analysis of dynamic additive regression model for longitudinal data[j]. 28303-323. 11. chiang c t, rice j a, wu c o. smoothing spline estimation for varying coefficient models repeatedly measured dependent variables[j]. 96605-619. 12. wu h, zhang j t. local polynimial mixed-effects models for longitudinal data[j]. 97883-897.
13.孙延辉, 方丽英, 王普. 多层线性模型在肺癌患者肿瘤进展中的应用[j]. 北京生物医学工程, 2017, 36(1):77-81.
14.姚利香. 关于纵向数据分析模型在临床统计中的应用研究[d]. 华东师范大学, 2012.