變系數(shù)回歸模型在生物學、醫(yī)學、心理學和社會研究等方面得到廣泛地應用,原因在于該模型一方面可以處理非參數(shù)回歸模型的“維數(shù)禍根”問題,另一方面又繼承了非參數(shù)回歸模型的靈活性、適應性強的優(yōu)勢,并且還具有參數(shù)模型線性直觀與易解釋的優(yōu)點。然而在實際的應用中,測量、觀測的數(shù)值不完備的情況較常見。因此,本文將利用經(jīng)驗似然與復合分位數(shù)回歸相結合的方法來研究協(xié)變量有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型的統(tǒng)計推斷,充分發(fā)揮復合分位數(shù)回歸方法與經(jīng)驗似然方法的優(yōu)良性。首先,在前兩章節(jié)中主要介紹了與本文內容相關的國內外研究現(xiàn)狀以及背景知識,模塊內容包括:缺失數(shù)據(jù)的處理方法、分位數(shù)回歸的定義、經(jīng)驗似然及估計方程的原理;其次,本文第三章通過結合經(jīng)驗似然與復合分位數(shù)回歸兩種方法,構造協(xié)變量帶有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型Jβ（u）的經(jīng)驗似然加權估計量,并證明了在數(shù)據(jù)隨機缺失時該方法的漸近正態(tài)性;最后,在本文第四章中,進行數(shù)值模擬,從偏差、標準差、均方誤差的不同視角下,利用四種估計方法:無數(shù)據(jù)缺失估計（Ideal）、完全數(shù)據(jù)估計（CCA）、逆概率加權估計（IPW）、經(jīng)驗似然加權估計（ELW）,對β（u）進行估計對比。模擬結果表明,對于誤差分布... 

【文章來源】：湖南師范大學湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1. 緒論
    1.1 引言
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要結構
    1.4 本文主要結論
2. 背景知識
    2.1 缺失數(shù)據(jù)
    2.2 分位數(shù)回歸（Quantile Regression）
    2.3 經(jīng)驗似然
3. 協(xié)變量有數(shù)據(jù)缺失的變系數(shù)模型的經(jīng)驗似然推斷
    3.1 變系數(shù)回歸模型
    3.2 定理證明
4. 數(shù)值模擬
5. 結語
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝



本文編號：3066036