不完全数据多重插补的Bootstrap方差估计

发布时间：2018-08-14 12:15

【摘要】：当对插补所得的"完整数据集"使用标准的完全数据统计方法的时候,往往会低估插补估计量的方差。Bootstrap方法(自助法)是非参数统计中的一种重要的统计方法,是基于原始观测数据进行重复抽样,能充分的利用已知数据,不需要对未知总体进行任何的分布假设或增加新的样本信息,进而再利用现有的统计模型对总体的分布特性进行统计推断。本文首先运用多重插补的方法对缺失数据进行了插补,之后利用Bootstrap方法对插补之后的数据进行了插补统计量的方差估计,结果表明运用Bootstrap方法进行插补统计量的方差估计更科学更准确。
[Abstract]:When the standard complete data statistical method is used for the "complete data set" obtained by interpolation, the variance of interpolation estimator. Bootstrap method (bootstrap method) is an important statistical method in non-parametric statistics. It is based on the original observation data to repeat sampling, can make full use of known data, do not need to make any distribution assumption to unknown population or add new sample information, Then the existing statistical models are used to infer the distribution characteristics of the population. In this paper, firstly, the missing data is interpolated by the method of multiple interpolation, and then the variance of the interpolation statistic is estimated by using Bootstrap method. The results show that the variance estimation of interpolation statistics using Bootstrap method is more scientific and accurate.
【作者单位】： 河北经贸大学数学与统计学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(13BTJ007) 河北省科学研究项目(134576208D)
【分类号】：O212.1

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本文编号：2182828