纵向可加模型的渐近估计

摘要：

文章研究纵向数据下可加模型的估计问题.首先利用多项式惩罚样条逼近可加模型中未知的非参可加函数,将对可加函数的估计转化为样条回归系数的估计.为了避免样条回归的过拟合问题以及处理纵向数据的个体内相关性,建立了关于样条回归系数的惩罚二次推断函数,证明了估计的渐近性质,结果显示,该方法具有较强的理论价值.

关键词：纵向数据、可加模型、惩罚二次推断函数

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金青年项目;安徽省高校人文社科重点项目

在线出版日期：2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33