基于随机缺失/删失平稳遍历函数型数据条件特征量的非参数估计

发布时间：2021-06-02 17:11

　　本学位论文主要研究缺失删失条件下平稳遍历函数型数据条件特征数的非参数核估计的渐近性质,并得到了很好的结果,主要内容如下：（一）、基于函数型平稳遍历下响应变量随机缺失时条件众数的估计在随机缺失（MAR）机制下,利用著名的Nadarage-Watson核估计得到了平稳遍历条件下函数型数据非参数回归模型条件众数估计的几乎处处收敛速度、渐近正态性;由渐近正态性,我们得到了相关的引理以及条件众数的渐近（1-α）的置信区间；最后我们给出了一个模拟分析,针对不同的缺失率我们比较了缺失数据下估计量的均方误差,并得到了很好的估计效果。（二）、基于函数型平稳遍历下响应变量随机删失时回归函数的估计在随机删失机制下,利用著名的Nadarage-Watson核估计得到了平稳遍历条件下函数型数据非参数回归函数核估计的几乎处处收敛速度、渐近正态性；由渐近正态性,我们得到了相关的引理以及回归函数估计的渐近（1-α）的置信区间；最后我们给出了一个模拟分析,针对不同的删失率我们比较了删失数据下估计量的均方误差以及利用直方图和Q-Q图检验了估计量的渐近正态性,并得到了很好的估计效果。 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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图５：?ＭＲ情况下且ａ?＝化５?（横坐标为观察值，纵坐标为预测值

【参考文献】：
期刊论文
[1]缺失数据下非参数回归估计[J]. 罗双华,樊明智.  河南师范大学学报(自然科学版). 2010(05)
[2]缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质[J]. 罗双华,玄海燕,李敦刚.  兰州理工大学学报. 2007(01)



本文编号：3210426