中文摘要：

本课题主要研究基于半参数模型的纵向数据的稳健统计推断方法；这类方法能限制异常点及异常单元的影响。其主要研究内容有首先、分别研究纵向数据的边缘(Marginal)与混合(Mixed)半参数线性和广义线性模型的稳健统计推断方法，诸如稳健估计、检验和稳健性与效率的关系等；第二、研究协方差成分的半参数模型的推断方法，其中包括建模、估计、计算方法等；第三、研究纵向数据半参数模型的模型检验。近十年来，在统计理论与方法、生物医学、社会经济研究中，利用半参数回归模型分析纵向数据，已有了大量的文献；并且该类模型已成为分析纵向数据的一个重要工具。但是，目前现有的基于半参数回归模型的纵向数据统计推断方法不能限制异常数据点与异常受试单元的影响。所以本课题的研究无论在理论和应用上都有重要的意义。

结论摘要：

本课题主要研究基于半参数模型的纵向数据的稳健统计推断方法；这类方法能限制异常点及异常单元的影响。近十年来，在统计理论与方法、生物医学、社会经济研究中，利用半参数回归模型分析纵向数据，已有了大量的文献；并且该类模型已成为分析纵向数据的一个重要工具。但是，目前现有的基于半参数回归模型的纵向数据统计推断方法不能限制异常数据点与异常受试单元的影响。所以本课题的研究无论在理论和应用上都有重要的意义。其主要研究成果有首先、分别研究了纵向数据的边缘(Marginal)与混合(Mixed)半参数线性和广义线性模型的稳健统计推断方法，诸如稳健估计、检验的方法、渐近性质和稳健性与效率的关系等；第二、研究了协方差成分的半参数模型的推断方法，其中包括建模、估计、计算方法等；第三、研究纵向数据半参数模型的模型检验。课题组比较顺利地完成了预定的研究任务，共完成论文20多 篇（其中发表11篇（SCI期刊4篇）、录用8篇（SCI期刊4篇））；培养已经毕业硕士研究生10人，博士研究生3人。