删失数据的条件高分位数估计

发布时间：2017-09-27 06:42

  本文关键词：删失数据的条件高分位数估计

  更多相关文章： 删失数据 条件高分位数 数据稀疏 极值理论

【摘要】：在很多应用中条件高分位数的估计都是非常重要的。分位数回归提供了一个非常自然和有效的方法去估计协变量在响应分布的不同尾处的影响。然而传统的分位数回归在响应分布的高尾或低尾处的估计是不稳定的。尤其对于厚尾分布,数据稀疏会使分位数回归估计更加不稳定。此外删失数据的存在会使这种情况更加严重。目前删失数据的条件高分位数的相关研究很少。本文研究了删失数据的条件高分位数的估计问题,结合传统的分位数回归估计和极值理论提出了两种新的估计方法。通过模拟实验研究及实例数据的分析,我们证明了本文提出的方法比传统的删失数据分位数估计方法在估计条件高分位数时更加有效。本文具体内容如下：第一章, 对本文涉及到的理论知识和模型做了简要介绍。第二章, 介绍了完整数据的条件高分位数估计方法。第三章, 提出了两种删失数据的条件高分位数的估计方法并给出其渐近性质。第四章, 通过展示模拟实验结果分析了本文提出的估计方法的稳健性。第五章, 通过实例分析结果展示了本文提出的方法的应用效果。第六章, 对第三章提出的理论性质给出了证明。
【关键词】：删失数据 条件高分位数 数据稀疏 极值理论
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 引言7-9
• 1 理论基础9-15
• 1.1 分位数回归9-12
• 1.1.1 分位数回归的定义及计算9-11
• 1.1.2 删失数据的分位数回归模型11-12
• 1.2 删失数据介绍12-13
• 1.3 极值指标估计13-15
• 2 完整数据的条件高分位数估计15-17
• 2.1 在公共斜率假设下的估计15-16
• 2.2 在非公共斜率假设下的估计16-17
• 3 删失数据的条件高分位数估计17-23
• 3.1 删失数据模型17
• 3.2 基于公共斜率假设的估计17-19
• 3.2.1 CS估计17-19
• 3.2.2 CS估计的渐近性质19
• 3.3 基于非公共斜率假设下的估计19-23
• 3.3.1 NCS估计19-20
• 3.3.2 NCS估计的渐近性质20-23
• 4 模拟实验23-31
• 4.1 实验数据的产生23
• 4.2 固定删失模拟23-27
• 4.3 随机删失模拟27-30
• 4.4 方法实现的成功率30-31
• 5 NCCTG肺癌数据分析31-35
• 6 定理证明35-39
• 结论39-41
• 参考文献41-43
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况43-45
• 致谢45-47

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本文编号：928208