本文關(guān)鍵詞：基于刪失數(shù)據(jù)的組合分位數(shù)回歸

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【摘要】：本文主要研究了在刪失數(shù)據(jù)下回歸函數(shù)的局部組合分位數(shù)回歸估計(jì)的大樣本性質(zhì)。首先,我們介紹了分位數(shù)回歸的基本思想和主要的研究結(jié)果,并介紹了常見的刪失數(shù)據(jù)的類型。然后,我們運(yùn)用加權(quán)組合分位數(shù)損失估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)了刪失數(shù)據(jù)的組合分位數(shù)回歸。引進(jìn)高維核函數(shù)與刪失數(shù)據(jù)的K?M估計(jì)作為損失函數(shù)的權(quán)重,樣本數(shù)據(jù)為隨機(jī)刪失數(shù)據(jù),估計(jì)模型中非參數(shù)函數(shù)的在某一點(diǎn)的值,并得到其漸近正態(tài)性,從得出的結(jié)果中比較局部線性分位數(shù)回歸估計(jì)與局部線性最小二乘估計(jì)的不同漸近效率,分析二者的相對(duì)效率,采用隨機(jī)數(shù)據(jù)模擬的方法驗(yàn)證本文所采用估計(jì)方法在刪失數(shù)據(jù)樣本下的性質(zhì)。針對(duì)不同的誤差分布類型得到不同的數(shù)據(jù)結(jié)果,從而更為有力的論證理論部分的結(jié)論。本文主要建立了基于刪失數(shù)據(jù)的組合分位數(shù)回歸模型,由于數(shù)據(jù)的不完整性,在計(jì)算過程中,需要充分運(yùn)用K-M估計(jì)的性質(zhì)簡化計(jì)算,達(dá)到了較為滿意的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：K-M估計(jì) 加權(quán)組合分位數(shù)回歸 漸近正態(tài)性 右刪失數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 研究意義11-13
• 第二章 分位數(shù)回歸與右刪失數(shù)據(jù)13-22
• 2.1 分位數(shù)回歸13-18
• 2.1.1 分位數(shù)13-14
• 2.1.2 分位數(shù)回歸的基本思想14-16
• 2.1.3 常見的分位數(shù)回歸模型的推廣16-17
• 2.1.4 分位數(shù)回歸檢驗(yàn)17-18
• 2.2 刪失數(shù)據(jù)18-19
• 2.3 刪失數(shù)據(jù)的K-M估計(jì)19-20
• 2.4 核密度估計(jì)20-22
• 第三章 基于刪失數(shù)據(jù)的回歸函數(shù)的局部組合分位數(shù)回歸估計(jì)22-35
• 3.1 模型22-23
• 3.2 假設(shè)條件和主要結(jié)果23-26
• 3.3 主要結(jié)果的證明26-35
• 3.3.1 定理1的證明26-33
• 3.3.2 定理2的證明33-35
• 第四章 隨機(jī)模擬35-41
• 4.1 相容性35-39
• 4.2 區(qū)間估計(jì)39-41
• 第五章 結(jié)論與展望41-42
• 致謝42-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 附錄一 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文45-46
• 附錄二 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目46

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