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m-相依误差下非线性半参数模型的经验似然推断的中期报告
非线性半参数模型的经验似然推断是统计学中的一个重要问题，在实际应用中具有很高的实用价值。本文主要研究一种新的经验似然推断方法，该方法考虑了相依误差的影响。
首先，在单个响应变量的情况下，我们根据广义线性模型的思路建立了非线性半参数模型，其核心思想是将非线性变量转化为线性变量。我们采用了局部加权的拟合方法，通过寻找最优加权系数来实现模型的拟合。然后，我们引入相依误差的概念，并将其加入到似然函数中，通过逆高斯变换将方程转化为对数线性模型的形式。接着，我们通过极大似然估计法对所有参数进行了估计，并给出了几个模拟实验的结果。
从模拟实验结果来看，我们的经验似然推断方法在考虑相依误差的情况下，能够更加准确地估计模型参数，提高了模型拟合的精度。此外，我们还发现，当相关系数较高时，相依误差对似然函数的影响更加显著。
总的来说，我们的初步研究表明，考虑相依误差的非线性半参数模型的经验似然推断方法是可行的，并且在应用中具有广泛的应用前景。但是，还需要更多的理论和实验研究，以验证该方法的优越性和适用性。