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

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mp3n/n和m4pn/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二.

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

所属期刊栏目：32

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金11061002;广西自然科学基金2015GXNSFAA139006

在线出版日期：2019-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-100