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协变量随机缺失时边际模型的广义矩估计: 2016年; 多元响应变量是纵向设计和横截面设计中经常遇到的一个数据类型.边际模型是探索该类数据解释变量对响应变量平均影响的一个常用工具.边际模型的一个重要特点在于,即使没有指明响应变量之间的相关结构,仍然能基于该模型构造回归参数的相合估计.本文讨论了协变量随机缺失时,边际模型回归参数的广义矩估计问题.使用逆概率加权和多个不同基底工作相关结构,我们得到了一组估计方程;本文通过极小化该估计方程组对应的二次推断函数构造目标参数的估计量.我们证明了估计量的渐近正态性,并通过随机模拟和初中数学成绩的实例分析考察了估计量的有限样本表现.; 贺婕段小刚张淑梅; 关键词：广义估计方程广义矩方法

协变量缺失情况下多元变量边际模型参数的广义矩估计: 纵向数据以及横截面数据在实际问题中是十分常见的。纵向数据是指对调查对象的同一个指标进行多次测量，对于同一个体而言，其对应的数据之间往往存在较大的相关性。与纵向数据不同，横截面数据是指在固定的时间点内对个体的多个相关指标进...; 贺婕段小刚张淑梅; 关键词：广义估计方程广义矩方法

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贺婕