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辅助信息下变系数部分线性模型的统计推断的中期报告
中期报告：辅助信息下变系数部分线性模型的统计推断
研究目的：
变系数部分线性模型（VCPSM）是经典的半参数模型之一，具有重要的应用价值。研究VCPSM主要关注自变量和响应变量之间的非线性关系，但是模型的效果很大程度上依赖于自变量的选择。因此，引入辅助信息（auxiliaryinformation）可以提高模型的估计效果。本课题主要研究辅助信息下变系数部分线性模型的统计推断方法。
研究内容：
1.VCPSM模型的基本概念和方法
2.辅助信息的引入及其在VCPSM中的应用
3.统计推断方法的介绍及其在辅助信息下VCPSM中的实现
4.实际数据的模拟和分析
进展情况：
1.完成了VCPSM模型的理论介绍和应用实例分析。
2.研究了辅助信息的概念及其在VCPSM中的应用，并探讨了什么样的辅助信息对模型的估计效果有提升作用。
3.探究了辅助信息下的统计推断方法，并在模拟数据中进行了验证，发现与传统方法相比，辅助信息下的方法具有更好的性能。
4.目前正在进行实际数据的模拟和分析工作，预计在后续报告中会有详细的介绍。
下一步工作：进一步完善实验结果，探讨模型的拟合效果和实际应用价值，并撰写结题报告。
参考文献：
1.张钧.变系数模型的统计推断及其应用研究[D].吉林大学,2012.
2.FanYY,ZhuLX.Auxiliaryvariableenrichedvarying-coefficientpartiallylinearmodelsforlongitudinaldataanalysis[J].JournalofAppliedStatistics,2016,43(8):1423-1436.
3.HuangJZ,YangL,ZhangRC.Efficientestimationinvaryingcoefficientmodelswithmeasurementerrors[J].ScandinavianJournalofStatistics,2004,31(3):459-479.