纵向可加模型的渐近估计

作者：赵明涛; 王湛春; 许晓丽

来源：统计与决策, 2020, 36(19): 30-33.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.19.006

• 纵向数据
• 可加模型
• 惩罚二次推断函数

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。

• 单位
  数学学院; 中国民航科学技术研究院; 安徽财经大学