纵向数据半参数模型

第1章　绪论
1.1纵向数据
1.1.1纵向数据介绍及例子
1.1.2纵向数据的表示
1.2半参数模型
12.1非参数模型
1.2.2部分线性模型
1.2.3单指标模型
1.2.4部分线性单指标模型
1.2.5变系数模型

第2章 纵向数据广义线性模型
2.1广义线性模型
21.1指数族
2.1.2广义线性模型
2.1.3极大似然估计
2.2纵向数据广义线性模型及方法
2.2.1引言及模型介绍
2.2.2广义估计方程方法
2.2.3二次推断函数方法
2.2.4经验似然推断
2.3变量选择
2.4光滑门限广义估计方程变量选择方法
2.4.1引言
2.4.2 SGEE方法
2.4.3渐近性质
2.4.4 SGEE变量选择程序的实施
2.4.5模拟研究和实例分析
2.4.6小结
2.4.7定理的证明

第3章 纵向数据部分线性模型
3.1引言
3.2估计方法
3.2.1 profile-kernel估计
3.2.2 M估计
3.2.3样条逼近估计
3.2.4 QIF估计
3.3广义经验似然推断
3.3.1引言及模型介绍
3.3.2广义经验似然方法
3.3.3模拟研究和实例分析
3.3.4定理的证明
3.4测量误差模型修正的QIF方法
3.4.1引言
3.4.2估计方法
3.4.3实际应用中的估计过程
3.4.4条件和渐近性质
3.4.5模拟研究
3.4.6实例分析
3.5变量选择
3.5.1引言
3.5.2方法论和主要结果
3.5.3迭代算法
3.5.4模拟研究和实例分析
3.5.5定理的证明

第4章 纵向数据单指标模型
4.1引言及模型介绍
4.2经验似然推断
4.2.1模型介绍
4.2.2方法与主要结果
4.2.3模拟研究
4.2.4定理的证明
4.3纠偏的广义经验似然

第5章 单指标模型的同时置信带
5.2单指标模型的同时置信带和假设检验
5.2.1引言
5.2.2估计程序及渐近性质
5.2.3 自适应Neyman检验
5.2.4模拟研究和实际数据分析
5.2.5定理的证明
5.3纵向数据单指标混合效应模型的同时置信带
5.3.1引言及模型介绍
5.3.2估计方法
5.3.3渐近性质
5.3.4联系函数的同时置信带
5.3.5数值模拟及其应用
5.3.6定理的证明
5.4小结

第6章纵向数据部分线性单指标模型
6.1引言及模型介绍
6.2纠偏的经验似然方法
6.2.1纠偏分组经验似然方法
6.2.2渐近性质
6.2.3两种特殊情况
6.2.4模拟研究及实例分析
6.3纠偏的GEE方法
6.3.1 纠偏的GEE估计方法.-
6.3.2渐近性质
6.4纠偏的QIF方法
6.4.1到偏的QIF估计方法
6.4.2渐近性质
6.5变量选择
6.5.1变量选择方法
6.5.2渐近性质
6.6联系函数的假设检验
6.7模拟研究及实际数据分析
6.7.1模拟研究
6.7.2 CD4实际数据分析
6.8小结
6.9附录:正则条件和定理的证明
6.9.1正则条件
6.9.2 -些主要引理和证明
6.9.3定理的证明

第7章 纵向数据变系数模型
7.1引言
7.1.1变系数模型
7.1.2变系数测量误差模型
7.2估计方法
7.2.1光滑核估计
7.2.2光滑样条估计
7.2.3局部多项式估计
7.2.4多项式样条估计
7.2.5变量选择
7.2.6经验似然推断
7.3测量误差模型修正的经验似然方法
7.3.1 自然的经验似然
7.3.2残差调整的经验似然
7.3.3 Profile经验似然
7.3.4模拟研究和实例分析
7.3.5定理的证明

第8章 面板数据固定效应模型
8.1引言
8.2非参数固定效应模型的同时置信带
8.2.1估计程序
8.2.2渐近性质
8.2.3非参数函教的同时置信带
8.2.4 Bootstrap方法
8.2.5定理的证明
8.3部分线性模型的同时置信带
8.3.1估计方法
8.3.2渐近性质
8.3.3 同时置信带的构造
8.3.4 Bootstrap方法构造同时置信带
8.3.5模拟研究
8.3.6定理的证明

参考文献
索引