纵向数据线性混合效应模型的统计推断及其变量选择

项目名称： 纵向数据线性混合效应模型的统计推断及其变量选择

项目编号： No.11171011

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 吴密霞

作者单位： 北京工业大学

项目金额： 43万元

中文摘要： 近年来，纵向数据分析是统计学的热点研究课题之一，其成果已被广泛地应用于生物、医学、社会科学等研究领域. 在分析纵向数据时，实际工作者广泛采用的一类重要统计模型为线性混合效应模型， 目前文献中对该模型的研究已取得了许多重要成果.在该模型下参数估计的最优性理论, 广义p-值检验的构造以及基于似然方法的大样本理论等方面获得了突破性进展和完善. 但关于该模型下的变量选择、预测以及数据有缺失、维数超过样本量情形的相关统计推断等问题的研究，还处于刚刚起步阶段. 如果忽视纵向数据的特点， 直接应用线性模型下相应的成果来分析纵向数据，则效率往往比较低, 甚至会得出错误的结论.本项目将在我们过去研究的基础上, 研究线性混合效应模型的变量选择、预测，以及缺失数据和高维数据情形下的该模型的统计推断问题. 这些成果不仅具有重要的理论意义, 而且也将为应用领域的数据分析提供有效的实用工具.

中文关键词： 纵向数据；混合效应；变量选择；预测；

英文摘要：

英文关键词： Longitudinal data；Mixed effects；Variables selection；Prediction；