一类相关结构下纵向数据的两步估计法

主要研究当相关矩阵的逆矩阵可以表示为一些已知矩阵的线性组合时,纵向数据的参数估计问题.纵向数据分析中最常用的模型是广义线性模型.而广义线性模型的最根本问题是如何利用数据的组间相关性来提高统计推断的准确度和效率.目前应用最广泛的方法是广义估计方程方法.尽管当工具相关矩阵被错误建模时,该方法仍能保证估计的相合性,但估计的效率会大大降低.为避免工作相关矩阵的错误建模,提出了一种新的估计法,可以有效地处理纵向数据的组内相关性.证明了该估计法的渐进正态性质,并通过模拟计算和实例分析说明了该估计法的稳健性.