纵向数据下的复合次序模型的广义估计方程估计的渐近性质研究

摘要：

本文首先在Logit模型的基础上建立了因变量为多分类的复合次序模型,并给出了纵向数据下该模型的广义估计方程,然后运用Leray-Schauder不动点定理、多元非线性方程组根的存在性定理等,证明了广义估计方程根的存在性和相合性.在此基础上进一步给出了广义估计方程估计的渐近正态性定理,并运用Lindberg中心极限定理、Slutsky定理、Markov不等式等证明了该定理的正确性,渐近正态性是估计的重要性质,反映了样本容量n→∞时估计的优良性质,因此,本文的研究结论为多分类纵向数据的建模提供了一种新的思路.

关键词：纵向数据、分类变量、广义估计方程、相合性、渐近正态性

所属期刊栏目：7

分类号：N37(数据处理)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目21A110002

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：113-117