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

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

  1. 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
  2. 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  3. 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

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

您可能关注的文档

文档评论(0)

131****9843 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档