| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 符号表 | 第9-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-30页 |
| 1.1 模型介绍 | 第13-18页 |
| 1.1.1 非参数模型 | 第13-14页 |
| 1.1.2 单指标模型 | 第14-15页 |
| 1.1.3 部分线性单指标模型 | 第15-16页 |
| 1.1.4 变系数模型 | 第16-17页 |
| 1.1.5 单指标混合效应 | 第17-18页 |
| 1.2 数据类型 | 第18-20页 |
| 1.2.1 纵向数据 | 第18-20页 |
| 1.2.2 函数型数据 | 第20页 |
| 1.3 估计方法 | 第20-27页 |
| 1.3.1 局部多项式估计 | 第21-23页 |
| 1.3.2 B样条估计 | 第23-24页 |
| 1.3.3 经验似然方法 | 第24-25页 |
| 1.3.4 变量选择 | 第25-27页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构 | 第27-30页 |
| 第2章 纵向数据下单指标模型的广义经验似然统计推断 | 第30-47页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 估计方法和渐近性质 | 第31-36页 |
| 2.2.1 纠偏广义经验似然方法 | 第31-34页 |
| 2.2.2 渐近性质 | 第34-36页 |
| 2.3 模拟研究 | 第36-37页 |
| 2.4 定理的证明 | 第37-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 纵向数据下单指标混合效应模型同时置信带及变量选择 | 第47-72页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 连接函数的同时置信带 | 第49-55页 |
| 3.2.1 估计程序 | 第49-52页 |
| 3.2.2 渐近性质 | 第52-54页 |
| 3.2.3 连接函数的同时置信带 | 第54-55页 |
| 3.3 指标参数的变量选择 | 第55-58页 |
| 3.3.1 估计程序 | 第55-57页 |
| 3.3.2 渐近性质 | 第57-58页 |
| 3.4 数值模拟及应用 | 第58-67页 |
| 3.4.1 同时置信带的模拟 | 第58-64页 |
| 3.4.2 变量选择的模拟 | 第64-66页 |
| 3.4.3 实际数据 | 第66-67页 |
| 3.5 定理证明 | 第67-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 部分线性单指标模型的分位数回归 | 第72-83页 |
| 4.1 前言 | 第72-73页 |
| 4.2 估计方法及渐近性质 | 第73-76页 |
| 4.2.1 估计方法 | 第73-74页 |
| 4.2.2 渐近性质 | 第74-76页 |
| 4.3 模拟研究及实例分析 | 第76-78页 |
| 4.3.1 数值模拟 | 第76-78页 |
| 4.3.2 实例分析 | 第78页 |
| 4.4 定理证明 | 第78-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 部分函数线性变系数模型的样条估计及其应用 | 第83-95页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 估计方法及渐近性质 | 第84-86页 |
| 5.2.1 估计方法 | 第84-85页 |
| 5.2.2 渐近性质 | 第85-86页 |
| 5.3 数值模拟及应用 | 第86-89页 |
| 5.3.1 数值模拟 | 第86-87页 |
| 5.3.2 实例分析 | 第87-89页 |
| 5.4 定理证明 | 第89-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 结论 | 第95-99页 |
| 参考文献 | 第99-115页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117页 |