本项目主要研究重复测量数据的均值与协方差联合半参数模型的统计推断方法;其中一个明显的特点是对数据的均值与协方差建立联合半参数模型,从而把均值与协方差部分作为同等重要的模型成分进行统计推断研究。所以本课题的研究无论在理论还是应用中都有重要的意义。主要研究成果有第一、研究了连续型重复测量数据的均值与协方差联合半参数模型的估计方法及理论,诸如模型的参数和非参数部分的估计方法,估计的渐近性质,当非参数部分分别用核光滑与样条光滑估计后,比较了所得估计的差异;第二、研究了连续型重复测量数据的均值与协方差联合半参数模型的模型结构检验,获得了检验均值和协方差参数和非参数的检验方法及其检验的大样本性质;第三、研究了连续型重复测量数据的均值与协方差联合半参数模型的稳健统计推断,得到了同时对均值与协方差稳健的估计方程和估计的渐近性质。课题的成果比较丰富、且有相当的理论深度和应用价值。课题组比较顺利地完成了预定的研究任务,共完成论文30多 篇(其中发表27篇(SCI期刊14篇));培养已经毕业硕士研究生4人,博士研究生6人。
英文主题词Repeated Measurement Data;Covariance Function;Semipariametric;Robust Inference;Regression Spline