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缺失数据情况非参数回归函数的估计

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毕业论文范文题目：缺失数据情况非参数回归函数的估计，论文范文关键词：缺失数据情况非参数回归函数的估计
缺失数据情况非参数回归函数的估计毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在实际问题中,因为某些抽样个体不乐意提供所需信息、某些不可控的起因导致信息丧失以及考察者未能收集到正确信息等因素而导致大量缺失数据的产生.事实上,数据缺失在坚固性寿命实验、市场考察、医学研究以及科学实验等中常常产生.近年来,缺失数据情况的统计推断已成为当今统计界的一个热点研究范畴(LittleandRubin,StatisticalAnalysiswithMissingData[M],NewYork:JohnWileySons,1987.).在有数据缺失的情况下通常的统计方法往往不能直接利用,须要对数据进行必要的处理.最早用于处理缺失数据的方法是Complete-Case方法,它是将所有数据缺失的项删除,而后对余下的项构成的“完全样本”按照通常的统计方法进行统计推断.当初处理不完全样本的常用方法是弥补法,分为固定弥补法跟随机弥补法两种,它们都是对缺失值进行必要的补充,继而得到“完全样本”,再按照通常的用于完全样本情（略..）况的统计方法进行统计推断.非参数回归模型是一种重要的统计模型,该模型广泛用于解决经济跟医学等范畴的诸多问题.在完全样本情况,Benedetti(Onthenonparametricestimationofregressionfunctions[J],J.Roy.Stat.Soc.B,1977,39(2):248-253.)探讨了Priestley-Chao型固定设计权函数估计的强相合性,GeorgievandGreblicki(Nonparametricfunctioecoveringfromnoisyobservation[J],J.Stat.Plan.Infer.,1986,13:1-14.)体系研究了固定设计情况个别权函数估计的均方相合性跟完全收敛性;孙东初(回归函数核估计的强相合性[J],数学年刊,1985,6A(4):481-486.),方兆本跟赵林城(非参数回归核估计的强相合性[J],利用数学学报,1985,8(3):268-276.),Schuster(Jointasymptoticdistributiono（略..）ftheestimatedregressionfunctionatafinitenumberofdistinctpoints[J],TheAnnalsofMathematicalStatistics,1972,43(1):84-88.)等在随机设计情况研究了非参数回归模型核估计的大样本性质.在缺失数据情况,响应变量满意MAR缺失机制下,Cheng(Nonparametricestimationofmeanfunctionalswithmissingdataatrandom[J],J.Am.Stat.Assoc.,1994,89(425):81-87.)基于核回归补足得到的“完全样本”探讨了随机设计情况非参数回归模型中响应变量均值的渐近正态性,WangandRao(Empiricallikelihood-basedinferenceunderimputationformissingdata[J].TheAnnalsofStatistics,2002,30(3):896-924.)基于核回归补足得到的（本文此处忽略..）“完全样本”构造了随机设计情况非参数回归模型响应变量均值的教训似然相信区间,WangandRao(Empiricallikelihoodforlinearregressionmodelsunderimputationformissingresponses[J].TheCanadianJournalofStatistics,2001,29(4):597-608.)基于固定补足得到的“完全样本”研究了固定设计情况线性模型回归系数的教训似然相信域的构造.本文的第二章考虑固定设计下的非参数回归模型,在响应变量出缺失的不完全数据情况,用三种不同的处理方法处理缺失数据,即利用剔除出缺失数据的个体材料方法,利用断定性补足得到的“完全样本”跟随机补足得到的“完全样本”,由此给出了回归函数的三种估计,并探讨了估计的强、弱相合性跟渐近正态性.咱们在第三章考虑了随机设计下的非参数回归模型,在响应变量出缺失的不完全数据情况,用两种不同的处理方法处理缺失数据,即（略..）利用剔除出缺失数据的个体材料方法跟回归补足得到的“完全样本”,由此给出了回归函数的两种估计,并探讨了估计的强、弱相合性跟渐近正态性.本文的特点体当初以下多少个方面:1.在MAR缺失机制下,首次研究了固定设计情况非参数回归模型回归函数的估计问题,对缺失的响应变量,利用三种不同的缺失数据处理方法给出了回归函数的三种估计,证明了估计的强、弱相合性跟渐近正态性.2.在MAR缺失机制下,首次研究了随机设计情况非参数回归模型回归函数的估计问题,对缺失的响应变量,利用两种不同的缺失数据处理方法给出了回归函数的两种估计,证明了估计的强、弱相合性跟渐近正态性.

以上为本篇毕业论文范文缺失数据情况非参数回归函数的估计的介绍部分。

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