不完全数据下半参数回归模型的统计推断

发布时间：2024-03-25 22:36

　　在生存分析、医药追踪试验、可靠性与寿命试验等许多实际问题中,经常遇到不完全数据.不完全数据给数据的使用和分析带来了很大困难,也是造成信息系统不确定的主要原因之一.如何有效的利用这些不完全数据信息进行统计推断具有重要的实际意义.非参数回归模型在完全数据下的统计性质已经发展得较为完善,而在不完全数据下的统计分析还是一个历史不长、有待进一步发展的领域.本文是在不完全数据下,研究半参数回归模型的统计推断问题.主要有以下四个方面的研究工作:第二章,主要研究缺失数据下带不等式约束的反应变量均值的假设检验.当反应变量是随机缺失时,我们利用纠偏加权的方法进行插值,构造反应变量均值的带不等式约束条件的纠偏的经验对数似然比检验统计量,在一定的条件下,获得了检验统计量的渐近分布,这些结果可用来构造拒绝域.结果表明,有辅助信息的检验统计量比没有使用辅助信息的检验统计量更加有效.模拟研究用来评估所提方法在有限样本下的表现.第三章,考虑缺失数据下的部分线性测量误差模型的非参数检验问题为了克服测量误差带来的偏倚,借助二次条件矩方法,我们提出了两个纠偏的检验统计量,获得了检验统计量的极限零分布以及检验的p值.通过比较...

【文章页数】：122 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

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本文编号：3938948