從古至今,人們在生產(chǎn)和生活中的很多活動(dòng)都是基于因果關(guān)系的思維進(jìn)行的。不僅如此,探究復(fù)雜事物之間的因果關(guān)系也是流行病學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會(huì)科學(xué)等眾多領(lǐng)域研究的一個(gè)重要內(nèi)容。因此,因果關(guān)系的研究具有極其重要的理論意義及現(xiàn)實(shí)意義。因果推斷研究中,一個(gè)重要的因果模型是虛擬事實(shí)模型,也稱為潛在結(jié)果模型。在這個(gè)模型中,為了能夠清楚地定義因果關(guān)系,引入了一個(gè)重要變量,即潛在結(jié)果變量。但由于單一個(gè)體的觀測數(shù)據(jù)只可能得到一種結(jié)果,所以潛在結(jié)果變量的引入導(dǎo)致數(shù)據(jù)集中大量數(shù)據(jù)的缺失。本文主要是針對(duì)因果推斷中虛擬事實(shí)模型中的缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)進(jìn)行研究。運(yùn)用多重插補(bǔ)的方法對(duì)虛擬事實(shí)模型中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ),并進(jìn)一步進(jìn)行因果效應(yīng)的估計(jì)。本文我們首先介紹了因果虛擬事實(shí)模型的相關(guān)知識(shí),并給出了潛在結(jié)果變量缺失時(shí),對(duì)缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)方法—多重插補(bǔ)法。這種方法填補(bǔ)了虛擬事實(shí)模型中潛在結(jié)果變量的缺失信息,并根據(jù)填補(bǔ)后的完整數(shù)據(jù)集,進(jìn)行平均因果效應(yīng)的估計(jì)。此外,我們基于多重插補(bǔ)法的改進(jìn)算法—對(duì)數(shù)二項(xiàng)模型算法,對(duì)缺失的潛在結(jié)果變量進(jìn)行缺失值的插補(bǔ),提高了平均因果效應(yīng)的估計(jì)精度。最后將多重插補(bǔ)法應(yīng)用到80084起交通事故的缺失數(shù)據(jù)中,... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 因果推斷研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)
第2章 虛擬事實(shí)模型
    2.1 符號(hào)及理論基礎(chǔ)
    2.2 虛擬事實(shí)模型下的平均因果效應(yīng)
    2.3 參數(shù)模型下的平均因果效應(yīng)
第3章 缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)方法
    3.1 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法的研究意義
    3.2 缺失數(shù)據(jù)的缺失機(jī)制
    3.3 缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)方法的簡要回顧
第4章 多重插補(bǔ)法
    4.1 隨機(jī)插補(bǔ)
    4.2 隨機(jī)多重插補(bǔ)法
    4.3 隨機(jī)熱卡多重插補(bǔ)
    4.4 隨機(jī)熱卡ABB多重插補(bǔ)
第5章 實(shí)例分析
    5.1 數(shù)據(jù)來源及變量設(shè)定
    5.2 結(jié)果分析
第6章 總結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]臨床試驗(yàn)缺失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)考量[J]. 王駿,韓景靜,黃欽.  中國臨床藥理學(xué)雜志. 2016(05)
[2]基于主成分分析的成分?jǐn)?shù)據(jù)缺失值插補(bǔ)法[J]. 張曉琴,王敏.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2016(01)
[3]缺失數(shù)據(jù)下基于EM算法的非線性過程建模[J]. 王幼琴,趙忠蓋,劉飛.  化工學(xué)報(bào). 2016(03)
[4]缺失數(shù)據(jù)處理在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J]. 陳婷婷.  價(jià)值工程. 2015(31)
[5]基于半?yún)?shù)模型的插補(bǔ)方法研究[J]. 龐新生,李萌.  太原師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[6]縱向研究缺失數(shù)據(jù)多重填補(bǔ)及混合效應(yīng)模型分析[J]. 申寧寧,房瑞玲,高宇釗,李少瓊,張軍鋒,劉桂芬.  中國藥物與臨床. 2015(07)
[7]缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法探討——基于最近鄰插補(bǔ)法和關(guān)聯(lián)規(guī)則法[J]. 于力超,金勇進(jìn),王俊.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2015(01)
[8]Log-binomial回歸在社區(qū)干預(yù)效果評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 高文龍,劉小寧,顏虹.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2014(03)
[9]基于DA插補(bǔ)法的線性回歸模型系數(shù)估計(jì)值的模擬研究[J]. 楊貴軍,駱新珍.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2014(03)
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碩士論文
[1]多重插補(bǔ)在成分?jǐn)?shù)據(jù)缺失值補(bǔ)全中的應(yīng)用[D]. 石麗.山西大學(xué) 2012
[2]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的因果推斷[D]. 辛國福.西安電子科技大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3153390