回歸模型廣泛應用于醫(yī)學、生物學、經(jīng)濟學、管理學、工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及工程設(shè)計等.其中半?yún)?shù)回歸模型適應性較強,且可以利用觀測值對回歸函數(shù)進行估計.因此,學者們提出了很多重要的半?yún)?shù)回歸模型來處理復雜數(shù)據(jù).本文主要是研究缺失數(shù)據(jù)下變系數(shù)部分非線性模型中興趣參數(shù)的估計問題.在響應變量隨機缺失下,研究了變系數(shù)部分非線性模型中非參數(shù)分量和參數(shù)分量的估計問題.缺失概率考慮已知和未知兩種情況,其中當缺失概率未知時應用logistic參數(shù)模型估計,這就避免了“維數(shù)災禍”問題.本文利用逆概率加權(quán)最小二乘估計方法,構(gòu)造了非參數(shù)分量和參數(shù)分量的估計,并證明了兩個估計量的漸近正態(tài)性.通過模型研究,在不同的缺失概率下與忽略缺失值的方法進行了比較,發(fā)現(xiàn)應用逆概率加權(quán)最小二乘估計得到的估計量的有限樣本表現(xiàn)較優(yōu).最后進行了實際數(shù)據(jù)分析. 

【文章來源】：北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 變系數(shù)部分非線性模型
    1.3 缺失數(shù)據(jù)
    1.4 估計方法
        1.4.1 局部多項式估計
        1.4.2 逆概率加權(quán)廣義估計方程方法
    1.5 本論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
第2章 缺失數(shù)據(jù)下變系數(shù)部分非線性模型的漸近正態(tài)性
    2.1 模型
    2.2 估計方法和主要結(jié)果
        2.2.1 π（Vi）已知時參數(shù)和非參數(shù)分量的估計
        2.2.2 π（Vi）未知時參數(shù)和非參數(shù)分量的估計
    2.3 定理證明
    2.4 本章小結(jié)
第3章 模擬研究與實例分析
    3.1 模擬計算
    3.2 實例分析
    3.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝



本文編號：2935191