本文選題：混合線性模型 + 不可忽略缺失數(shù)據(jù)�。� 參考：《云南大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：缺失數(shù)據(jù)廣泛存在于生命科學(xué)、農(nóng)業(yè)、社會經(jīng)濟(jì)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域,但經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)研究中,大多是對完全數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,因此對缺失數(shù)據(jù)特別是不可忽略缺失數(shù)據(jù)的研究是非常必要的.混合線性模型是一般線性回歸模型的推廣與發(fā)展,其在研究分析重復(fù)觀測數(shù)據(jù)(如面板數(shù)據(jù)、縱向數(shù)據(jù))、分組數(shù)據(jù)以及空間數(shù)據(jù)時都具有明顯的特有優(yōu)勢.混合線性模型不再受制于傳統(tǒng)的線性模型中對響應(yīng)變量的諸多假設(shè)(如獨(dú)立性、方差齊性),并可以根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)的特點(diǎn),相對靈活地確定其協(xié)方差的結(jié)構(gòu).本文用貝葉斯的方法對包括協(xié)變量和響應(yīng)變量存在不可忽略缺失的混合線性模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究,運(yùn)用Gibbs與Metropolis-Hastings抽樣相結(jié)合的辦法處理缺失數(shù)據(jù)與隨機(jī)效應(yīng),從而得到模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì),并用三個模擬試驗(yàn)與一個實(shí)際例子驗(yàn)證方法的有效性.結(jié)果表明,該方法不僅適用于混合線性模型,也適用于廣義混合線性模型.
[Abstract]:The missing data are widely used in the fields of life science, agriculture, social economy, environmental science and so on. But in the classical statistical data research, most of them are statistical analysis of complete data. Therefore, it is necessary to study the missing data, especially the missing data. Hybrid linear model is a generalization and development of general linear regression model. It has obvious advantages in the research and analysis of repeated observation data (such as panel data, longitudinal data, grouped data and spatial data). The mixed linear model is no longer subject to many assumptions about the response variables (such as independence and homogeneity of variance) in the traditional linear model, and the structure of the covariance can be determined flexibly according to the characteristics of the actual data. In this paper, Bayesian method is used to study the mixed linear model, which includes covariable and response variable. Gibbs and Metropolis-Hastings sampling are used to deal with the missing data and random effect. The Bayesian estimation of the model parameters is obtained, and the effectiveness of the method is verified by three simulation experiments and an actual example. The results show that this method is suitable not only for mixed linear model but also for generalized mixed linear model.
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O212.8

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本文編號：2008474