高维纵向计数数据下惩罚广义估计方程的渐近性质探究.docx

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2025-11-11 发布于上海
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高维纵向计数数据下惩罚广义估计方程的渐近性质探究

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1高维纵向计数数据的应用场景

在现代科学研究和实际应用中，高维纵向计数数据广泛存在于各个领域，其独特的数据结构为深入理解复杂现象提供了丰富信息。

在医学领域，疾病发生率统计是一个典型的应用场景。研究人员常常需要跟踪大量患者在不同时间点上的疾病发生情况，这些数据不仅包含了患者个体的特征信息，如年龄、性别、生活习惯等，还涉及到随时间变化的各种因素，如治疗方案、环境因素等。这些特征维度众多，形成了高维数据，同时对每个患者的多次观测又构成了纵向数据结构。通过对高维纵向计数数据的分析，能够深入探究疾病的发生机制