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累积—序贯Logit两阶段模型的强相合性

作　者: 邓娌莉
导　师: 尹长明
学　校: 广西大学
专　业: 应用数学
关键词: 广义线性模型 Logit回归模型两阶段模型强相合性
分类号: O212.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 12次
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内容摘要

广义线性模型（Generlized Linear Models,GLM）是经典的线性模型的一个重要推广,其模型比较灵活,适用范围更加广泛.本文主要研究第一阶段累积Logit模型、第二阶段序贯Logit模型的两阶段模型中极大似然估计（Maximum likelihood estimation,MLE）的强相合性.研究广义线性模型极大似然估计的强相合性,可以对实际问题中所收集到的数据作出合理分析和深入研究,这具有一定的理论价值和现实意义.本文研究了广义线性模型中两阶段模型极大似然估计的强相合性,主要介绍了第一阶段累积Logit模型第二阶段序贯Logit模型的两阶段模型结构及模型建立,重点讨论了该两阶段模型在一定条件下的极大似然估计的强相合性,并为今后应用该类模型处理实际问题提供一些理论基础.本文分为三章,主要内容概述如下：第一章主要介绍了国内外研究的背景、广义线性模型的基本概念.第二章在累积logit模型和序贯logit模型的基础上,构建了第一阶段累积Logit模型第二阶段序贯Logit模型的两阶段模型.第三章重点讨论了第一阶段累积Logit模型第二阶段序贯Logit模型的两阶段模型在去掉回归量{Zi,i≥1}有界这一前提,在‖Z_n‖=O（logn）和λ_minΣZiZi>cnα（对某个c>0,α>0）条件下建立极大似然估计的强相合性,其中Z1是协变量,λminA表示矩阵A的最小特征根.

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 引言  9
  1.2 广义线性模型简介  9-11
  1.3 国内外研究状况综述  11-13
  1.4 本文的基本内容及章节安排  13-14
第2章累积-序贯Logit两阶段模型  14-25
  2.1 Logit回归模型简介  14-19
    2.1.1 累积Logit模型  14-16
    2.1.2 序贯Logit模型  16-19
  2.2 累积-序贯Logit两阶段模型介绍  19-24
  2.3 本章小结  24-25
第3章累积-序贯Logit两阶段模型的强相合性  25-48
  3.1 引言和主要定理  25-29
  3.2 引理及其证明  29-35
  3.3 强相合性定理的证明  35-47
  3.4 本章小结  47-48
总结与展望  48-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
研究生期间发表的论文情况  53

累积—序贯Logit两阶段模型的强相合性

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