本文關(guān)鍵詞：基于條件QIF的縱向缺失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,縱向數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)研究中得到了很大的發(fā)展,但我們得到的數(shù)據(jù)通常是不完整的,帶有缺失數(shù)據(jù)。對于縱向數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)研究,前人已經(jīng)給出了很多不同的參數(shù)估計(jì)方法,例如GEE(廣義估計(jì)方程),PQL(懲罰擬似然)等。對于混合效應(yīng)的參數(shù)模型,通常是假設(shè)隨機(jī)效應(yīng)服從正態(tài)分布,并且忽略觀測值之間的相關(guān)性,所以這種做法會(huì)影響到固定效應(yīng)的估計(jì)效率和偏差。條件QIF對于帶有相關(guān)系數(shù)的混合效應(yīng)模型完美的彌補(bǔ)了這些不足。我們知道對于缺失數(shù)據(jù),大多數(shù)的估計(jì)方法是采用轉(zhuǎn)換矩陣對其缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)零,讓其成為完全數(shù)據(jù)。本文建立帶有混合效應(yīng)的廣義混合線性模型,基于條件QIF對于三種缺失機(jī)制(LittleRubin[1])的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)值,分別是補(bǔ)零,補(bǔ)均值,補(bǔ)尾值,通過模擬來比較這三種缺失機(jī)制的三種補(bǔ)值方法對于參數(shù)估計(jì)的影響。同時(shí)我們也基于條件QIF通過廣義得分檢驗(yàn)對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn),來判斷其缺失是否為可忽略缺失。
【關(guān)鍵詞】：廣義線性混合模型 缺失機(jī)制 二次推斷函數(shù) 懲罰擬似然 條件二次推斷函數(shù) 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1;C81
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 引言7-9
• 第一章 混合模型下的條件QIF9-13
• 1.1 廣義線性混合模型9
• 1.2 條件QIF9-13
• 1.2.1 懲罰擬似然PQL10-13
• 第二章 模擬研究13-20
• 2.1 缺失機(jī)制和模擬模型介紹13-15
• 2.1.1 缺失機(jī)制介紹13-14
• 2.1.2 模擬模型介紹14-15
• 2.2 條件QIF直接處理缺失數(shù)據(jù)的模擬研究15-16
• 2.3 條件QIF處理三種補(bǔ)值數(shù)據(jù)的模擬研究16-20
• 第三章 基于條件QIF檢驗(yàn)可忽略缺失20-26
• 3.1 檢驗(yàn)背景介紹20-21
• 3.2 可忽略缺失的檢驗(yàn)21-24
• 3.2.1 條件QIF的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/span>21
• 3.2.2 兩類數(shù)據(jù)缺失模式的檢驗(yàn)21-22
• 3.2.3 R類數(shù)據(jù)缺失模式的檢驗(yàn)22-24
• 3.3 模擬研究24-25
• 3.4 討論25-26
• 結(jié)論26-27
• 參考文獻(xiàn)27-29
• 致謝29

【參考文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張濤;含有測量誤差的縱向數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

2 徐麗麗;帶有混合相關(guān)結(jié)構(gòu)的縱向數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析[D];東北師范大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于條件QIF的縱向缺失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：360945