【摘要】纵向数据研究近年来已经受到广泛关注,在医学和社会学等领域中经常会遇到纵向数据.本文想要在一般线性模型的基础上建立新的研究纵向数据的模型.一般的线性模型可表示为：yi=xiβ+ei(i=l,…n),模型中xi是影响响应变量yi的己知协变量,ei,是随机误差.然而在实际生活中,影响yi的变量通常不能全部观测到或者全部找到,存在潜在因子的情形是普遍的,ei中可能存在潜在因子zi.因此本文考虑在一 […]

【摘要】在本学位论文中,首先讨论纵向数据下半参数变系数部分线性EV模型和部分线性EV模型的经验似然推断.我们采用block经验似然方法来较好的降低纵向数据组内的相关性.进而提出感兴趣参数部分的block经验对数似然比统计量,并在适当的条件下我们得到非参数情形下的Wilks’定理.由此我们可以得到参数部分的渐近经验似然置信域的覆盖概率.以上模型均是在测量误差假定是独立同分布情形下讨论的.然而,在很多 […]