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广义线性模型的经验似然方法的任务书
任务书
一、任务背景
在统计学中，广义线性模型是应用广泛的一类模型。简单来说，广义线性模型是指依靠连接函数将响应变量与预测变量联系起来的模型。其优点在于可以通过选取不同的连接函数来适应不同变量间的关系，并且可以适用于负二项式分布、泊松分布、高斯分布等非正态分布形式的数据。
而在对于广义线性模型的参数估计问题中，经验似然方法是一种常用的方法。此方法通过最大化经验似然函数，来求取模型中的参数估计值。
二、任务要求
本次任务要求研究并提供关于广义线性模型的经验似然方法的综述。主要任务包括：
1.研究广义线性模型及其应用范围，明确其优缺点；
2.探究经验似然方法的概念及其求解过程，分析其优点与不足；
3.总结目前常用的经验似然方法，比较其差异和优劣；
4.研究经验似然方法在广义线性模型中的应用，提出该方法的优化策略，并对其应用过程进行详细说明。
三、任务分工
本次任务主要分为两部分：理论研究和实际案例分析。各成员具体任务分工如下：
1.理论研究：
（1）统计学专业成员A：负责广义线性模型的研究、总结及其应用范围的分析。
（2）统计学专业成员B：负责经验似然方法的概念及其求解过程的分析，探究其优缺点。
（3）统计学专业成员C：负责总结目前常用的经验似然方法，并比较其差异和优劣。
2.实际案例分析：
（1）统计学专业成员D：负责选取实际案例，对经验似然方法和广义线性模型进行详细分析，概括该方法在实际应用中的优化策略。
（2）统计学专业成员E：负责对实际案例进行数据处理和分析，证明该经验似然方法在实际应用中的优越性。
四、主要要求
1.本任务要求对广义线性模型的基本概念和经验似然方法的求解过程有较好的理解和分析能力。
2.组员应认真收集相关文献和资料，并在分工明确的前提下完成个人任务。
3.在分析问题的过程中，需要充分运用统计学的理论方法和实际应用经验，对所选取的实际案例给出详尽的分析介绍。
4.团队成员应在约定时间内完成个人任务，并在组织者的带领下完成团队合作以及任务的书写和整合。
五、任务评估
1.对整个团队任务完成情况进行评估，考虑团队合作、人员分工和任务完成情况等因素。为每名成员打分，评定其个人贡献度。
2.对团队完成的任务进行平衡加权评估，考虑任务完成情况和质量等方面，评定团队的总分。
3.评估过程中重点关注团队员的学习能力、创新能力、实际操作能力、论证能力和语言表达能力。
4.评估结果将被分发至各位成员和主管部门，作为评定课程成绩及奖惩措施的重要参考。
六、任务时间表
任务开始时间：2022年2月1日
任务结束时间：2022年3月31日
较早交稿时间：2022年3月10日
组织者将在较早交稿后安排任务修订和整合。
七、参考文献
1.Dobson,A.J.(2008).Anintroductiontogeneralizedlinearmodels.CRCpress.
2.Chaloner,K.(1996).Bayesianempiricallikelihoodmethodsingeneralizedlinearmodels.Bernoulli,2(1),33-54.
3.Kosmidis,I.,&Firth,D.(2009).Biasreductioninexponentialfamilynonlinearmodels.Biometrika,96(4),793-804.
4.McCullagh,P.,&Nelder,J.A.(1989).Generalizedlinearmodels(Vol.37).CRCpress.
5.Lee,Y.C.,Maekawa,T.,&Shi,J.Q.(2021).Bootstraptestsforgeneralizedlinearmodelswithmissingresponses.JournalofStatisticalPlanningandInference,211,104-122.