我們主要關(guān)注于具有不可忽略的間斷缺失和退出缺失的縱向數(shù)據(jù)研究中的估計(jì)問(wèn)題.為了解決可識(shí)別性問(wèn)題,我們選擇了一個(gè)獨(dú)立于時(shí)間的協(xié)變量作為缺失工具變量,其在給定其他協(xié)變量和響應(yīng)變量的條件下和缺失傾向得分模型相互獨(dú)立,這將確保缺失傾向得分模型的可識(shí)別性.缺失傾向得分模型被假設(shè)為一個(gè)參數(shù)型模型,其中的未知參數(shù)將由廣義矩估計(jì)方法去估計(jì).之后,我們利用逆概率加權(quán)的方法去估計(jì)響應(yīng)變量的邊際均值.此外,為了改善逆概率加權(quán)估計(jì)量的穩(wěn)健性和效率,我們構(gòu)造了增廣逆概率加權(quán)估計(jì)量.逆概率加權(quán)估計(jì)量和增廣逆概率加權(quán)估計(jì)量在缺失傾向得分模型被正確指定時(shí)均具有相合性和漸近正態(tài)性.模擬研究和一個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)分析顯示我們所提出的方法在一些條件下可以產(chǎn)生較高效率的估計(jì)量. 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：41 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 簡(jiǎn)介
    1.1 研究背景及其實(shí)例
    1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述及近期研究成果
    1.3 研究動(dòng)機(jī)
    1.4 論文后續(xù)安排
第2章 缺失傾向得分模型及其估計(jì)
    2.1 基本假設(shè)
    2.2 間斷缺失傾向得分模型中的參數(shù)估計(jì)
    2.3 相應(yīng)估計(jì)量的大樣本性質(zhì)及其證明
    2.4 退出缺失傾向得分模型中的參數(shù)估計(jì)
    2.5 相應(yīng)估計(jì)量的大樣本性質(zhì)及其證明
第3章 響應(yīng)變量均值的估計(jì)
    3.1 逆概率加權(quán)估計(jì)量和增廣逆概率加權(quán)估計(jì)量的構(gòu)造
    3.2 相應(yīng)估計(jì)量的大樣本性質(zhì)及其證明
第4章 數(shù)值研究
    4.1 ACTG-193A數(shù)據(jù)集的分析
    4.2 模擬研究
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果



本文編號(hào)：3182522