【双变量横断面资料的多水平模型分析】李智文.pdf

本文是在我的导师刘钢教授的悉心指导下完成的。在三年的学习和生活中,导师刘钢教授给予了我殷切的教海和无微不至的关怀！在论文的选题和研究过程中倾注了大量的心血！在此向尊敬的导师表示诚挚的敬意和衷心的感谢！

Analysisofmultilevelmodelingforcrosssectionalbivariatedata 摘要本文旨在探讨双反应变量具有层次结构的横断面资料其反应变量间相关性和变异性的估计问题。由于这类资料误差分布于不同的水平,而且往往不服从常方差正态分布,因此用普通最小二乘法来处理这类资料会产生偏倚。我们采用双变量多水平模型对这类资料进行分析,在拟合每个变量回归曲线同时,考虑了观察值误差在不同层次上的分布,将总变异分解到各个水平,给出各水平上误差的方差-协方差及两个变量之间协变异的随机系数矩阵。

Analysisofmultilevelmodelingforcrosssectionalbivariatedata 做了大量的分析研究,提出了多水平模型的分析方法(multilevelmodels)。不同的研究者对其进行了不同的命名:如随机效应模型(randomeffectmodels)、混合效应模型(mixedeffectmodels)、广义线性模型(general1inear models)、广义估计方程(generalizedestimating equation,GEES)、结构统计模型(hierarchicalmodels)等。