變系數(shù)回歸模型在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)和社會(huì)研究等方面得到廣泛地應(yīng)用,原因在于該模型一方面可以處理非參數(shù)回歸模型的“維數(shù)禍根”問題,另一方面又繼承了非參數(shù)回歸模型的靈活性、適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),并且還具有參數(shù)模型線性直觀與易解釋的優(yōu)點(diǎn)。然而在實(shí)際的應(yīng)用中,測量、觀測的數(shù)值不完備的情況較常見。因此,本文將利用經(jīng)驗(yàn)似然與復(fù)合分位數(shù)回歸相結(jié)合的方法來研究協(xié)變量有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)推斷,充分發(fā)揮復(fù)合分位數(shù)回歸方法與經(jīng)驗(yàn)似然方法的優(yōu)良性。首先,在前兩章節(jié)中主要介紹了與本文內(nèi)容相關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及背景知識(shí),模塊內(nèi)容包括:缺失數(shù)據(jù)的處理方法、分位數(shù)回歸的定義、經(jīng)驗(yàn)似然及估計(jì)方程的原理;其次,本文第三章通過結(jié)合經(jīng)驗(yàn)似然與復(fù)合分位數(shù)回歸兩種方法,構(gòu)造協(xié)變量帶有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型Jβ（u）的經(jīng)驗(yàn)似然加權(quán)估計(jì)量,并證明了在數(shù)據(jù)隨機(jī)缺失時(shí)該方法的漸近正態(tài)性;最后,在本文第四章中,進(jìn)行數(shù)值模擬,從偏差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方誤差的不同視角下,利用四種估計(jì)方法:無數(shù)據(jù)缺失估計(jì)（Ideal）、完全數(shù)據(jù)估計(jì)（CCA）、逆概率加權(quán)估計(jì)（IPW）、經(jīng)驗(yàn)似然加權(quán)估計(jì)（ELW）,對(duì)β（u）進(jìn)行估計(jì)對(duì)比。模擬結(jié)果表明,對(duì)于誤差分布... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1. 緒論
    1.1 引言
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要結(jié)構(gòu)
    1.4 本文主要結(jié)論
2. 背景知識(shí)
    2.1 缺失數(shù)據(jù)
    2.2 分位數(shù)回歸（Quantile Regression）
    2.3 經(jīng)驗(yàn)似然
3. 協(xié)變量有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型的經(jīng)驗(yàn)似然推斷
    3.1 變系數(shù)回歸模型
    3.2 定理證明
4. 數(shù)值模擬
5. 結(jié)語
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3066036