纵向数据的广义推断

纵向数据经常出现在生物学、医学、工程、经济学等领域。随着科技水平和测量手段的不断进步，所得到的数据越来越复杂，其复杂性表现在维数高、不平衡、结构复杂、噪声强且相依性强等方面。现有的统计方法远远不能满足要求。如何从这样的复杂纵向数据中获取有用信息,并回答实际中提出的统计问题是统计学面临的挑战和机遇。本项目拟以纵向数据为背景，研究若干参数函数的广义推断问题，包括：基于正态情形下的不平衡多因素线性随机效应模型，给出兴趣参数的广义区间估计和广义p值；结合大样本方法研究非正态非线性随机效应模型下参数函数的广义推断；应用现代统计理论和分析技巧，讨论广义p值和广义区间估计的频率性质，推动广义推断方法的发展。

本项目拟以纵向数据为背景，研究若干参数函数的广义推断问题，包括：(1) 研究异方差下不平衡数据的带交互作用的线性混合效应模型下的广义推断方法。(2) 研究非正态纵向数据下的广义推断方法。项目负责人较全面、圆满地完成了上述研究计划，并且根据实际情况增加了高维线性模型中的稳健估计和变量选择方法等内容。