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不同缺失机制下统计模型的参数估计问题

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毕业论文范文题目:不同缺失机制下统计模型的参数估计问题,论文范文关键词:不同缺失机制下统计模型的参数估计问题
不同缺失机制下统计模型的参数估计问题毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:在当今这种信息爆炸的时代,缺失数据已经成为了一种广泛存在的景象,例如坚固性分析、农作物实验、医药追踪实验等,常常会产生大量的缺失数据,假如对其不采取任何补救办法,这将会重大影响统计方法的分析效力,(本文此处忽略..)所以如何科学地处理缺失数据,对缺失数据的统计研究及利用存在非常重要的意思。本文共分为四个部分:第一部分重要介绍了缺失数据的研究状况,以及多少种常见的处理方法。第二部分重要介绍了缺失数据的相干常识。(此处忽略..)第三部分重要介绍了在CDM机制跟半对数线性模型背景下的参数估计问题。首先:利用协变量提供的帮助信息树破模型,并对模型进行线性转化。其次:采取EM算法对参数进行极大似然估计,得到未知参数的估计量,并(此处忽略..)对缺失数据进行插补,进而求出了完全数据下参数的估计值。最后:通过打算机模仿比较了EM插补法与CC方法,并给出了利用EM算法进步估计精度的前提,同时还给出EM算法的收敛速度。第四部分重要介绍了在MC(此处忽略..)AR机制跟两个对数正态分布背景下的参数估计问题,并利用Slutsky定理对参数估计量的强相合性以及渐进正态性进行了证明,并给出了总体参数的枢轴量,最后给出了相信程度为α的参数的相信区间。


以上为本篇毕业论文范文不同缺失机制下统计模型的参数估计问题的介绍部分。
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