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全新纵向数据聚类和估计效率研究吕洋978750000
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章 概述1.1 纵向数据1.2 聚类的方法1.3 分位数回归模型1.4 本书的主要工作1.4.1 研究动机与问题1.4.2 选题意义1.4.3 研究的创新点与主要内容第2章 基于非参数回归的多元纵向数据聚类分析2.1 背景介绍2.2 模型框架2.2.1 具有多元响应变量的个体模型2.2.2 对单个响应变量的聚类. 聚类方法..1 带MCP惩罚的聚类方法..2 ADMM算法.. 调整参数的选择2.4 渐近质2.5 数值模拟2.5.1 平衡数据的聚类2.5.2 非平衡数据的聚类2.5.3 计算时长的比较2.5.4 重复测量的可行范围2.6 IRI数据的应用2.7 相关定理明第3章 均值信息提高分位数回归估计效率3.1 背景介绍3.2 估计方法3.3 估计量的渐近质3.4 数值模拟3.5 oL数据的分析3.6 讨论3.7 相关定理明第4章 总体信息提高分位数回归估计效率4.1 背景介绍4.2 估计方法4.3 估计量的渐近质4.4 数值模拟4.5 相关定理明第5章 纵向数据半参数固定效应模型的估计效率5.1 背景介绍5.2 估计方法5.3 估计量的渐近质5.4 数值模拟5.5 相关定理明第6章 结论与展望参考文献
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