复杂纵向数据的统计推断

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
11231010
项目类别：
重点项目
资助金额：
220.0万
负责人：
孙六全
依托单位：
中国科学院数学与系统科学研究院
学科分类：
A0402.统计推断与统计计算
结题年份：
2017
批准年份：
2012
项目状态：
已结题
起止时间：
2013-01-01 至2017-12-31

项目参与者：
何书元；崔恒建；吴耀华；王占锋；
关键词：
删失回归模型随机效应模型纵向数据半参数模型变系数模型

项目摘要

In this project, we plan to carry out innovative research on complex longitudinal data in-depth and systematically, and develop some new modeling theories and inference methods. Its main contents are as follows:(1) Statistical inference on semiparametric mean regression models for longitudinal data; (2) Statistical inference on semiparametric and nonparametric random effects models for longitudinal data; (3) Statistical inference on censored regression models for longitudinal data; (4) Statistical inference on a variety of semiparametric models for multivariate longitudinal data; (5) Statistical inference on a variety of semiparametric models for missing data or covariates measured with error. Finally, we apply the proposed methods to life science and medicine to provide valid statistical methods and reliable theoretical supports for solving some practical problems. The contents of this project are hot spots of the statistical research, and have great theoretical significance and practical values.

本项目拟对复杂纵向数据开展深入、系统的创新性研究，发展新的建模理论和推断方法。其主要内容为：（1）复杂纵向数据下半参数均值回归模型的统计推断；（2）复杂纵向数据下半参数和非参数随机效应模型的统计推断；（3）复杂纵向数据下删失回归模型的统计推断；（4）多元纵向数据下各种半参数模型的统计推断；（5）数据缺失或协变量测量具有误差下各种半参数模型的统计推断。最后把所得的研究结果用于生命科学和医学等实际中，为解决与其相关的实际问题提供有效的统计方法和可靠的理论支持。本项目内容是当今统计学研究的热点，具有重大的理论意义和实际应用价值。

结项摘要

本项目主要对复杂纵向数据进行深入而系统的创新性研究，发展了新的建模理论和推断方法。其主要内容为：（1）复杂纵向数据下半参数均值回归模型的统计推断；（2）复杂纵向数据下半参数和非参数随机效应模型的统计推断；（3）复杂纵向数据下删失回归模型的统计推断；（4）多元纵向数据下各种半参数模型的统计推断；（5）数据缺失或协变量测量具有误差下各种半参数模型的统计推断。最后把所得的研究方法分析了生命科学和医学等中的一些实际数据，为解决与其相关的实际问题提供了有效的统计方法和可靠的理论支持。本项目内容是当今统计学研究的热点，具有重大的理论意义和实际应用价值。