具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响分析(英文)

利用广义影响函数和广义Cook统计量来研究具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响问题 .得到了不同扰动形式下 ,参数矩阵B及协方差阵∑的极大似然估计的局部影响度量 。

潜变量增长曲线模型及其应用

目的介绍潜变量增长曲线模型在分析纵向研究资料中的应用。方法通过大学生评判性思维的具体实例说明模型参数的指定和结果的解释及如何对不同群体的增长趋势进行比较。结果增长曲线模型不仅可以分析纵向资料的总体发展趋势,而且能对个体间发展趋势存在的差异及其原因做出解释。结论基于结构方程模型框架下的潜变量增长曲线模型是研究者分析纵向资料的有力工具。

基于潜变量增长曲线模型的阿尔茨海默病健康相关生命质量动态变化研究

目的将阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)进程中的疾病状态和生命质量相结合,探讨阿尔茨海默病健康相关生命质量随疾病状态转移的动态变化规律。方法针对3次随访的纵向资料,以认知正常老化为状态1、轻度认知损害为状态2、中重度认知损害为状态3、阿尔茨海默病为状态4,采用潜变量增长曲线模型,研究AD进程中健康相关生命质量随状态转移的动态变化规律。结果总的来说,初始状态平均生命质量为29.9,处于一般水平,并且存在显著的个体差异;在随访期内,生命质量有先升后降的趋势,但变化速度却不存在显著的个体间差异,而且初始时生命质量的高低与后来的变化速度之间相关不显著。各个状态转移组初始状态生命质量存在着显著的差异,状态2→状态3和状态3→状态4这两个转移组生命质量有明显的先升后降趋势,而且前者升高要较后者明显,生命质量的发展速度存在显著的个体间差异。状态1→状态2和状态3→状态2这两个转移组均未达到显著水平。结论应根据AD进程中不同认知转归结局各自的发展变化,开展疾病分阶段重点防治。潜变量增长模型在纵向研究中考虑到数据个体间差异,在应用中显示出其特有的优势。

含有随机效应的增长曲线模型协差阵的最小二乘估计

利用矩阵的谱分解和投影理论,给出了增长曲线模型均值结构中存在随机效应时,随机效应和随机误差两种不同性质的随机变量的协差阵Γ,Σ及其线性函数tr(CΣ+DΓ)的最小二乘估计,并讨论了估计tr(CΣ*+DΓ*)的一些优良性。

一般增长曲线模型参数阵的BLU估计

考虑一般增长曲线模型：Ｙ＝Ｘ１ＢＸ２＋εＥ（Ｖｅｃ（ε））＝０Ｖ（Ｖｅｃ（ε））＝σ２ＶＩｎ（Ｖ０）本文对任一可估函数ＫＢＬ给出了它的ＢＬＵ估计（最佳线性无偏估计），并得到了方差σ２的一个无偏估计．

增长曲线模型中最小二乘估计的几种相对效率(英文)

对于一般的增长曲线模型Yn×m=Xn×pBp×qZq×m＋ε,ε^（0,δV∑）本文定义了B的最小二乘估计（相对于B的最佳线性无偏估计）的四种相对效率，并得到了它们的下界．

增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数线性估计的可容许性，给出了常见的三种形式不同的可容许性定义．我们在较特殊的齐次（或非齐次）线性估计类中，证明了这三种容许性的一致性，并且得到了其共同的可容许估计的充要条件．

增长曲线模型(RRS)的Bayes影响分析

本文讨论具有Rao简单协方差结构(RSS)的增长曲线模型中未知参数矩阵的Bayes影响分析问题,在无信息先验分布假设下,K-L距离被用来评估指定响应阵对参数矩阵的后验分布的影响程度。

增长曲线模型中向量函数的线性可容许性

对增长曲线模型中回归矩阵的向量函数的估计，在矩阵损失下，我们得到了线性估计在一切线性估计类中可容许的充要条件．

增长曲线模型中Gauss－Markoff估计的最优性

给出了增长曲线模型的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计，研究了增长曲线模型下Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计的最大概率性质。

增长曲线模型(一般协方差结构)的Bayes影响分析(英文)

本文讨论具有一般协方差结构的增长曲线模型中未知参数矩阵的Ｂａｙｅｓ影响分析问题．在无信息先验分布假设下，Ｋ－Ｌ距离被用来评估指定响应阵对参数矩阵的后验分布的影响程度．

一般增长曲线模型中随机回归系数线性估计的可容许性

本文在矩阵损失下研究了一般增长曲线模型中随机回归系数线性估计的可容许性。分别在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中得到了随机回归系数的一个线性估计是可容许的充要条件。

增长曲线模型中两个最优线性预测

对一般增长曲线模型中一类线性可预测变量KY_0L和Φ-可预测变量的最优预测进行了研究,在一定条件下分别得到了最优线性无偏预测和最优Φ-线性无偏预测,并证明了它们在几乎处处意义下的唯一性。

增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX估计

在矩阵损失函数下 ,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性 ,并得到惟一的线性 minimax估计 .

增长曲线模型中回归系数的广义根方估计

本文对增长曲线模型中的回归系数B提出了一种新的估计形式———广义根方估计B^(K),其中K=diag(k1,k2,…,kp),并证明了通过广义根方偏参数ki(i=1,2,…,p)的适当选取可使得该估计在均方误差和均方误差矩阵的意义下优于已有的LS估计和根方估计;及广义根方估计是可容许估计.本文还给出了选取广义根方偏参数的两种方法、算法及一个应用实例.

基于增长曲线模型的R&D生产率测度研究

本文就企业R&D技术选择问题展开论述 ,认为企业R&D技术选择应着眼于比较不同技术R&D投入生产率 ,从而避免错误的R&D技术选择。为求得不同技术R&D投入生产率 ,作者对技术增长曲线模型进行了深入分析 ,并就具体的估计方法进行了卓有成效的探讨。

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数的线性估计的容许性.我们给出了回归系数线性估计的泛容许性定义,并在某些线性估计类中得到了泛容许估计的充要条件.

一般增长曲线模型中UMRU估计的存在性

对于一般的增长曲线模型和严凸损失(可以是矩阵凸损失),本文给出了回归系数矩阵的指定可估函数存在一致最小风险无偏(记为UMRU)估计的充要条件以及所有可估函数恒存在UMRU估计的充要条件。最后将所得结论应用于一些特殊的模型。

推广增长曲线模型中回归系数估计的可容许性

考虑推广增长曲线模型中回归系数的线性估计问题和在线性估计类中的可容许性,利用增长曲线模型结果,得到了线性估计在线性估计类中可容许的两个充分条件.

一般增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论一般的增长曲线模型；Ｘ＝ＡＢＣ＋ε，Ｅ（ε）＝０，Ｖａｒ（ε）＝σΣＶ，其中Ｘ和ε是ｐ×ｎ价随机阵，Ａ、Ｃ分别为ｐ×ｑ，ｋ×ｎ已知阵，Σ、Ｖ分别Ｐ、ｎ阶已知非负定阵，Ｂ和σ为未知参数．在损失函数（ｄ（Ｘ）－ＫＢＬ）＇（ｄ（Ｘ）－ＫＢＬ）下，我们给出了可估函数ＫＢＬ的线性估计的泛（Φ）容许性定义，得到了ＤＸＦ（ＤＸＦ＋Ｍ）在某些估计类中是ＫＢＬ的泛容许性估计的充要条件．