《面板計數數據的統計推斷以及套用》是依託北京師範大學，由童行偉擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面板計數數據的統計推斷以及套用
- 依託單位：北京師範大學
- 項目負責人：童行偉
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
面板計數數據是生物, 醫學, 經濟學, 社會學等領域中經常出現的複雜刪失數據，是當前生物統計研究的熱點之一，也是各相關學科發展的重要基礎。本項目主要在面板計數數據下，對復發事件過程，觀察時間過程和刪失時間之間的相依結構進行建模分析，包括一些重要的半參數模型，變係數模型以及隨機效應均值模型等，對所建立的模型進行統計推斷，進而討論模型的檢驗方法，變數選擇方法，以及協變數丟失或其測量具有誤差等情況下的各種半參數模型的估計問題。在此基礎上，對多元面板計數數據進行相應的統計推斷，特別是不同類型復發事件的相依結構的建模方法和參數估計，模型檢驗和變數選擇等。最後把所得結果用於生物和醫學實際中特別是傳染病的治療和預防中，解決一些實際問題。此項目具有重要的理論意義和套用價值。
結題摘要
本項目圍繞若干複雜類型的面板計數數據中的參數、非參數的估計問題、變數選擇和多元面板計數數據進行建模、統計分析和統計推斷.對縱向右刪失數據下反映變數與觀察時間和刪失時間具有相依性的複雜統計問題、觀測時間過程與潛在的復發事件過程具有相依結構的情形、協變數具有測量誤差的生存數據、帶信息終止時間下的復發事件數據、刪失機制隨機丟失情況下的面板計數數據等問題,建立聯合模型和半參數變換模型,提出或發展了面板數據下聯合建模的方法、不包含潛在變數的新估計方法、新的評估模型擬合優度的方法、廣義加性-加速均值回歸模型等方法,並利用估計方程思想以及經驗過程理論, 證明回歸參數估計方法的大樣本性質.討論了二元變數Current Status Data之下加性回歸模型的有效估計問題, 得到參數和Copula的α係數的有效估計.對多元復發數據帶有相依死亡事件的情況, 提出了估計方程,得到估計量的大樣本性質.本項目所提出新的模型和估計方法極大地豐富了現有的面板計數數據統計理論和統計推斷方法,在實際套用中具有重要意義,同時充分有效地進行了國際國內學術交流,圓滿地完成了項目的預期目標.
