| 个体观测次数与协变量个数都趋于无穷的二值数据GEE估计的渐近性质 |
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| 引用本文： | 孙晗,尹长明,靳永涛. 个体观测次数与协变量个数都趋于无穷的二值数据GEE估计的渐近性质[J]. 四川理工学院学报(自然科学版), 2019, 0(1): 95-100 |
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| 作者姓名： | 孙晗 尹长明 靳永涛 |
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| 作者单位： | 广西大学数学与信息科学学院 |
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| 摘 要： | 广义估计方程是专用于处理纵向数据的统计模型,有效地解决了纵向数据中协变量相关的问题,得到稳健的参数估计值。但由于观测次数的不唯一,大多数文献对观测次数设置了上限,前人在假设个体观测次数为有限的条件下,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近性质。而随着大数据时代的到来,试验中需要对个体进行更多次观测,以便得出更为精准的结论。鉴于此,对于观测个体的数量n、协变量个数pn以及观测次数m三者都趋于无穷的情况,通过限定m的发散速度,即在mp_n~3/n和m~4p_~4n/n都趋于0和其他正则条件下,基于微分中值定理及根的存在定理,证明了经典Logit广义估计方程估计的渐近存在性和相合性;并在该估计的相合性的基础上,通过Slutsky定理进一步证明出了该估计的渐近正态性。
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| 关 键 词： | 广义估计方程 Logit模型 相合性 渐近正态性 渐近存在性 |
Asymptotic Properties of the GEE Estimation of Binary Data with Diverging Times of Individual Observation and Dimension of Covariates |
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