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具有随机效应和AR（1）误差的非线性模型中自相关系数的统计诊断
纵向数据分析是当前统计学的热点课题之一，分析的目的是探索各受试单元在不同时间或空间上的重复观测数据的统计性质。在纵向数据中不可避免地存在异常数据，已有一些统计学家对纵向数据模型进行统计诊断。Banerjee&Frees(1997)，Lesafire & Verbeke(1998)用影响曲率对线性随机效应模型进行了分析；Banerjee(1998)，nans et al(2001)讨论了线性随机效应模型中的Cook距离；Chi＆Reinsel(1989)检验了线性纵向数据模型中自相关性的存在性。但是，对存在自相关的纵向数据模型中自相关系数的诊断问题还没有文献研究，本文系统研究该问题。
第二章利用影响曲率对具有AR(1)误差的非线性随机效应模型的自相关系数的扰动诊断进行分析。首先在自相关系数无扰动的情况之下，推导出非线性随机效应模型参数的极大似然估计以及模型的对数似然函数关于参数的二阶导数的表达式；其次在自相关系数扰动的情况下，导出受扰动的模型的对数似然函数关于参数的相关导数的表达式，从而得到了影响曲率的表达式；最后利用血浆药物渗透数据(Davidian & Gilinan，1995)和随机模拟来说明分析方法的有效性。
第三章利用影响曲率对具有AR(1)误差的非线性混合效应模型的自相关系数的扰动诊断进行分析。首先在自相关系数无扰动的情况之下，推到出非线性混合模型参数的极大似然估计以及模型的对数似然函数关于参数的二阶导数的表达式；其次在自相关系数扰动的情况下，导出受扰动的模型的对数似然函数关于参数的相关导数的表达式，也得到了影响曲率的表达式。鉴于非线性混合效应模型本身所特有的复杂性，提出一种修正的Cook距离形式，并对具有AR(1)误差的非线性混合效应模型的影响单元进行统计诊断．最后利用桔树生长数据和随机模拟来说明分析方法的应用。
第四章为了说明我们的统计诊断量的有效性，本章我们将通过模拟计算来进一步说明我们方法的有效性。
综上所述，本文比较深入系统地对具有AR(1)误差的非线性随机效应模型和非线性混合效应模型中的自相关系数扰动进行了分析，并且提出非线性混合效应模型中Cook距离，数值实例和随机模拟表明这些诊断统计量都是很有效的。
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请教论坛各位大神，吾辈毕业论文用动态面板方法，由于之前从来没有写过论文，而且也没学过stata，都是上网现查的。
我在网上查的语句&&xtdpdsys lnexpy fd1 nat hc legal gb iu fdi ict lnms ,lags(1) maxldep(2) twostep，无论xtdpdsys后面跟的什么变量，AR（2）都非常小，都是0.0018这种级别的，但sargan检验都是0.5以上。
求问有没有什么办法能够消除自相关性，或者是调模型具体要怎么调？我也试过滞后项，但都没什么效果，是该换个方法么，还是语句本身有问题？
如能解答，不胜感激！！！
支持楼主：、
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载入中......
曾经发过一篇GMM估计的文章，可惜现在都忘了，顶一下吧
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具有AR（1误差的半参数回归模型的统计探讨.pdf 51页
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具有AR（1误差的半参数回归模型的统计探讨
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南京理工大学
硕士学位论文
具有AR（1）误差的半参数回归模型的统计分析
姓名：郭艳梅
申请学位级别：硕士
专业：应用数学
指导教师：冯予
硕士学位论文
具有ARO)误差的半参数回归模型的统计分析
近年来，半参数回归模型的研究引起了众多学者的关注，并成为当今回归分析的
热点。半参数回归模型可以看作是参数线性模型和非参数回归模型的混合模型，是线
性模型的推广。它放宽了线性模型中对某些解释变量的假定，使模型适应数据变化的
能力更强，在处理许多实际问题，尤其是在经济学、医学、试验设计、GPS定位等学
科中有着广泛的应用。
本文研究了误差为一阶自回归(AR(1))的半参数回归模型，着重在于统计诊断方
面的研究。首先给出模型中未知参数的惩罚最小二乘估计，并对模型的误差项分别进
行相关性和异方差性检验，得到了D一形检验统计量和Score检验统计量；其次基于
数据删除模型得到估计的诊断公式，证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性，
定义了残差、杠杆值、Cook距离和惩罚似然距离等诊断统计量；最后，对该模型进
行局部影响分析，分别对加权扰动模型，响应变量扰动模型得到了影响矩阵的计算公
式，数值实例分析验证了诊断方法的有效性。
关键词：半参数回归，自回归，惩罚最小二乘，统计诊断，c6以距离，局部
具有Ago)误差的半参数回归模型的统计分析
hasattracted
researchof
regression
years，the
semi-parametric
considerableattentionandbecomes
regressionanalysis．
modelCanbeseenasmixedmodelofthe
Semi-parametricregression
parametric
modelandthe
isextensionsoflinearmodel．Ithas
nonparametricregressionmodel，it
relaxedthe
variableinlinear
assumption explanatory
model，causes
model，useful
adaptationchangeabilitystronger．Semi-parametricregression
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文档介绍：
分类号AMS(';62F10 Abstract da ta important method me asured repeatedly ov口 space each st udy participant.Banerjee&Frees(1997),Lesaffre&Verbeke(1998) mmalTze mode ls random effects.Banerjee(1998),Fraus Cook chi&Remsel random an d AR(1)eITOr8,using with been considered . This p aper study this problem. autoenrrelation model s deduce Ⅳ匝&0f parameters mode ls with and e聊es- about when of autocorrelation we autocon_e- the results. autocorrelation mixed deduce hⅡ J功西 paramete%and second-order of function of model autocorrelation coefficient.Then we obtain d erivative of pl ex mixed C ook Cook distance . Finally , of results. random stimulation to display the l】∞ validty of these methods. summary,this paper coeffl- mixed-effects models with AR(1)elTOl曙, Cook Some examp les and random simulations disphy that the diagnostic techniques are very welt. Key words:AR(1)nonlinear random mixed distance. 东南大学学位论文独创性声明及使用授权的说明一,学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.尽我所知,除了文中特别加以标明和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意. 二.关于学位论文使用授权的说明东南大学.中国科学技术信息研究所,国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文.本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致.除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容.论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理. 签名t ——导师签名t —— El期; ——第一章绪论统计诊断是近二十年来统计学迅速发展起来的新分支,它以有强烈的应用背景、新颖的统计思想,广泛的研究内容和丰富的实际成果,在广大统计工作者面前展现出一个理论与应用结合的崭新领域.统计学的出发点是一个数据集,该数据集往往是根据在实际工作中逐步积累起来的历史资料或围绕某一特定目标收集起来的数据,经初步加工整理而成.为了通过数据集研究实际问题,通常的方法是把它纳入某一方便有效的统计模型进行研究.但是,全体统计模型都只能是对客观过程的一种近似描述,它不可避免地包含某些假设,甚至模型本身也是一种假定.人们自然而然地要同,我们所选择的模型能不能大体上反映所要研究的实际问题? 它能否与数据集中大多数的数据相一致?我们所得到的数据集中会不会有个另Ⅱ由于收集或整理过程中的疏忽和失误或其他种种原因而出现较大的误差?这就需要对该数据集进行某种。诊断’.。诊断’的基本思想是构造一个统计量,然后观察数据集中各个数据点对所构造的统计量的影响是否大体相仿,是否有某些点的影响特别大.统计学的分支之一。统计诊断”就是基于上述思想而发展起来的一种统计分析方法.将统计诊断思想应用于线性回归模型无论在理论还是在应用中都已比较成熟,已有大量的研究成果发表.随着研究的深入,统计诊断也被应用于非线性模型. 近年来, 纵向数据分析是统计学的研究热点之一, Diggl e et al(2002)指出,刻画纵向数据协方差结构通常有三种可能因素,即序列相关(特别是一阶自相关)、随机效应和常规的随机误差,他们还进一步说明了几种刻画协方差结构的方法. 纵向数据模型分为线性和非线性两种,非线性模型又可分为非线性随机效应模型(随机效应和非线性项简单迭加)和非线性混合效应模型(随机效应溶入非线性项).随着纵向数据的研究升温,统计诊断也被引入对纵向数据的诊断.但对纵向数据模型的统计诊断主要集中在期望模型的诊断和协方差模型的异方差及相关性的检验上,对协方差模型的诊断研究较少.本文对两类非线性纵向数据的协方差结构的重要组成元素一自相关系数进行统计诊断.本章第一节阐述随机效应模型的实际背景;第二节简要介绍这些模型的研究现状.第三节介绍本文的主要工作. § 1.1随机效应模型的实际背景随机效应模型的研究可以说始于许宝禄先生(1938)的关于线性模型的方差估计的著名论文.我们首先从遗传学上的一个例子谈起.Yong等人为了研究母鼠的东南大学硕士学位论文第一章绪论 2 母性能力(用所生的小鼠的体重来衡量),从四个母鼠生下的出生十天的小鼠中各取六个,用%来表示第i只母鼠生下的第J只小鼠的体重,我们可以用如下模型%=p十q+叼,扛1,2,3,4;』=1,2, …,6 来描述这组数据,其中为p总平均,啦为第只母鼠的效应.如果是比较特定的四只母鼠,则n1,a2, …,a4就是固定效应,则上述模型就是固定效应模型.但Yong等人要研究的是;母鼠总体中,母性能力的变化程度即母性能力的方差.现在这四只母鼠是从母鼠总体中抽取的随机样本,相应的a。就是母鼠效应总体中的随机样本,它们也是随机变量,则称上述模型为随机效应(random effect)模型.如果小鼠用三种不同的饲料来喂养,实验的目的就是除了考察母性能力的变化程度之外,还想比较这三种饲料的效果,则该模型为%七=p+啦+1b+8甜I,i=1,2,3,4;J=1,2,3;k=1,2,-..,6. 这里Y,jk表示第i只母鼠生下的喂养第J种饲料的第t只小鼠的体重,啦为第i只母鼠的效应,它为随机效应;吩为第J种饲料的效应,它为固定效应.将上述既带有固定效应又带有随机效应的模型也称为随机效应模型,有些文献中也称该模型为混合效应(mixed model)模型. § 1.2国内外研究现状随机效应模型模型在许多实际问题中,如生物育种,数量遗传,心理学,工业质量控制和计量经济等领域有着广泛的应用1
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