几类重复观测数据模型的bootstrap推断

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1、ｒ啦如解麵硕ｚｂ研究生学位论文－ｒ：ｔ：：．．；ｉ戀＇馨Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ推断瞧—續■－学号、２０１３３１２０６０１０３＇＂’＇－＂＇＇－才看．：．二子；’；：娩－；－＇－ｔ：＇；：户＾：：／．＇＞，弟学科传业物，’＾歷—．、．：［Ｉ’－－‘＞、／研究方向重抽样方法巧真欣用＞：？、、，；，％＿尸，．■＇＇－＇ｔ■－．＇。：导．Ｖ，师徐礼又．：’‘，７ｖ！，，，户，，，＇占＇／，■＾；ｒｆ’‘＂’，＇－－’、

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3、人承担。兴学位论文作者签名：］｜＾系晏日期年如日｜学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方王业大学有关保留和使用学位论文的规定，巨Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅，可Ｗ允许采；学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用于本授权书）。□保密论文注释：经本人申请，学校批准，本学位论文定为保密论文：：，密级，期限年

4、，自年月日起至年月日止，解密后适用本授权书。０非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。开穀殊公、之。太人容名Ａ期：孝：￣么占口心、公■导师签名：日期：辯Ｙ的、北方工业大学硕±学位论文几类重复观测数据模型的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ推断摘要重复观测数据模型在公共卫生、生物科学、绍济等领域都有广泛的应用。与经典的观测数据模型不同，该类模型更为复杂，针对该类模型参数估计量的假设一般模型也更难构造检验和区间估计比。许多传统方法对数据做了非常严苛的假定，并且基于检验统计量

5、或枢轴量的近似分布，导致送些传统方法的应用受限。自Ｔｓｕｉ和Ｗｅｅｒａｈａｎｄｉ１９８９年提出广义Ｐ值方法Ｗ来，众多学者成功运用广义Ｐ值方法解决了许多传统方法无法得到精确检验和区间估计的问题，并显著优于传统方法，ｂｏｏｔｓｔｒａｐ。而随着计算机计算能力的提升基于重抽样的方法在许一些问题中表现优于广义多检验和区间估计问题中也得到广泛应用，并且在Ｐ值方法。一生长曲线模型作为类常用的重复观测数据模型，众多文献基于该模型进行了深入研究，包括利用广义Ｐ值方法解决回归系数和方差分量的假设检验和区间估计问题。但

6、ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法应用到生长曲线模型，并与广义Ｐ值方法进行比较的文献较少。本文考虑了生长曲线模型中单处理组和多处理组两种情形的假设检验和区间估计问题。在单处理组情形下，构造了回归系数和方差分量单边假设检验的参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐ检验统计量，Ｗ及回归系数和方差分量区间估计的参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐ枢轴量；多处理组情形下，构造了回归系数相等性检验的参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐ检验统计量。随机模拟研究结果表明，对于单处理组回归系数的检验和区间估计问题，参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法的表现与广义Ｐ值相当；对于单处理组方

7、差分量的区间估计问题，参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法在小样本情形下表现稍逊于广义Ｐ，，参数方法但也具有很好的优良性；对于多处理组回归系数的相等性检验ｂｏｏ一ｔｓｔｒａｐ方法在各种情形下均稳健，而广义Ｆ检验则在些情形下错误率偏高。关键词：重复观测，Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ重抽样，广义Ｐ值，生长曲线模型，参数ｂｏｏｔｓｔｒａｐＩ北方工业大学硕±学位论文ＢｏｏｔｓｔｒａｐＩｎｆｅｒｅｎｃｅｉｎＳｅｖｅｒａｌＣｌａｓｓｅｓｏｆＲｅｐｅａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｓＤａｔａＡＢＳＴＲＡＣＴＲ－ｅｅａ

8、ｔｅｄｍｅａｓｕｒｅｓｄａｔａｍｏｄｅｌｓａｒｅｗｉｌｄｌｕｓｅｄｉｎｕｂｌｉｃｈｅａｌｔｈｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｐｙｐ，，ｅｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄｍａｎｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓ．Ｃｏｍａｒｅｄｗｉｔｈｃｌａｓｓｉｃ