缺失數(shù)據(jù)的研究日漸普遍,處理缺失數(shù)據(jù)的方法手段也逐漸豐富多樣,本文主要介紹了缺失數(shù)據(jù)的種類以及處理辦法,不同于傳統(tǒng)的處理缺失數(shù)據(jù)的方法,本文創(chuàng)新性的提出了協(xié)變量缺失機(jī)制下的變系數(shù)分位數(shù)回歸模型的參數(shù)估計(jì)方法。本文提出了在部分協(xié)變量缺失機(jī)制下的變系數(shù)分位數(shù)回歸參數(shù)的逆概率加權(quán)估計(jì)和經(jīng)驗(yàn)似然加權(quán)估計(jì),并推導(dǎo)了逆概率加權(quán)估計(jì)和經(jīng)驗(yàn)似然加權(quán)估計(jì)的漸近正態(tài)性質(zhì),從漸近方差可以比較出:經(jīng)驗(yàn)似然加權(quán)估計(jì)的效率高于基于逆概率加權(quán)估計(jì);通過模擬,進(jìn)一步評(píng)估了以上兩種估計(jì)的概率在有限樣本下的表現(xiàn)。在提出的經(jīng)驗(yàn)似然基礎(chǔ)上的變系數(shù)分位數(shù)回歸基礎(chǔ)上,本文對(duì)前者的方法進(jìn)行了補(bǔ)充的研究和介紹;以吉林省居民消費(fèi)水平數(shù)據(jù)為例,研究了變系數(shù)回歸估計(jì),運(yùn)用實(shí)例比較變系數(shù)回歸和傳統(tǒng)線性回歸的擬合效果,在擬合表現(xiàn)上,變系數(shù)回歸模型有更加準(zhǔn)確的擬合效果,并且運(yùn)用的范圍也更廣泛;論文最后補(bǔ)充介紹了幾種分位數(shù)回歸模型的區(qū)間估計(jì)方法,并對(duì)其進(jìn)行討論和研究,比較這幾種方法的置信區(qū)間長(zhǎng)度和覆蓋率。
【學(xué)位單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O212
【部分圖文】：

第 2 章 協(xié)變量缺失下變系數(shù)分位數(shù)回歸模型的統(tǒng)計(jì)推斷2.5 實(shí)例分析在本節(jié)里，我們運(yùn)用本章提到的方法分析了一個(gè)挪威公共道路管理局提供的空氣污染數(shù)據(jù)，其中包含 500 個(gè)觀測(cè)。主要目的是研究數(shù)據(jù)集中2NO 每小時(shí)濃度的對(duì)數(shù) (Y)與風(fēng)速 (U )以及每小時(shí)經(jīng)過的汽車數(shù)的對(duì)數(shù) (V )和一天中的小時(shí)數(shù) (H )之間的關(guān)系。研究中，我們?cè)O(shè)定參數(shù)：令 T H/24.建立變系數(shù)回歸模型:()()()(),012Y T V T U T 為了更加直觀的說明方法的有效性，我們令 52.6%的V 隨機(jī)缺失，缺失機(jī)制為log(Pr(1,))log((,)).012it UYit UY U Y i 圖 2.1 和圖 2.2 繪制了 0.5時(shí)，T(T )((T),(T),(T))012 的 IPW 估計(jì)和 ELW 估計(jì)的函數(shù)曲線及其自助法置信區(qū)間.

))log((,)).012it UYit UY U Y i 圖 2.1 和圖 2.2 繪制了 0.5時(shí)，T(T )((T),(T),(T))012 的 IPW 估計(jì)和 ELW 估計(jì)的函數(shù)曲線及其自助法置信區(qū)間.圖 2.1 IPW 估計(jì)和置信區(qū)間

第 3 章 吉林省居民消費(fèi)水平的變系數(shù)回歸分析其中iT 表示年份；在估計(jì)參數(shù)的過程中，采用2k ( t ) 0.75(1 t ) I (| t| 1)的核函數(shù)，通過交叉驗(yàn)證方法選擇的窗寬為 h 8.
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 鄭蘭英;黃園園;沈京虎;;吉林省居民生活水平影響因素的偏最小二乘回歸分析[J];延邊大學(xué)農(nóng)學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

2 何大強(qiáng);張海燕;;吉林省農(nóng)村居民消費(fèi)水平分析[J];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年04期

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4 舒通;;基于變系數(shù)回歸模型的石油價(jià)格預(yù)測(cè)[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2008年05期

本文編號(hào)：2879866