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《缺失數據下半參數變系數ev模型的統(tǒng)計推斷》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、首都經濟貿易大學CapitalUniversityofEconomicsandBusiness碩士學位論文ThesisforDegreeofMaster論文題目：缺失數據下半參數變系數Ev模型的統(tǒng)計推斷院專學號：22010120561作指導教師：劉強教授完成日期：!!!!生≥旦首都經濟貿易人學頂．I：學位論文缺失數據下半參數變系數模EV模型的統(tǒng)計推斷獨創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：今所呈交的《缺失數據下半參數變系數模EV模型的統(tǒng)計推斷》論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的科研成果。盡我所知，文中除了特別加以標注和致謝的地方外，論文中
2、不包含其他人已經發(fā)表或撰寫的內容及科研成果，也不包含為獲得首都經濟貿易大學或其它教育機構的學位或證書所使用過的材料。作者簽名：—二邋／臼期：力盟乏年—主月4日關于論文使用授權的說明本人完全了解首都經濟貿易大學有關保留、使用學位論文的有關規(guī)定，即：學校有權保留送交論文的復印件，允許論文被查閱、借鬩或網絡索引；學?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨热荩梢圆扇∮坝?、縮印或其它復制手段保存論文。(保密的論文在解密后應遵守此規(guī)定)日期：粵年蔓月絲日首都經濟貿易人學碩士學位論文缺失數據下半參數變系數EV模型的統(tǒng)計推斷摘要半參數變系數模型中既有參數的分量
3、，又有非參數的分量。所以，半參數變系數模型不僅有參數模型利于解釋的特點，還有非參數模型的適應性。參數回歸模型、半參數回歸模型和變系數模型都是半參數變系數模型的特殊形式。如今，半參數變系數模型已經廣泛得應用到了信息科學、金融工程、質量控制、交通工程、能源與壞境、計量經濟和生物醫(yī)學等領域。在現實生活中，我們經常遇到缺失數據、測量誤差數據等復雜數據。關于復雜數據的研究，現在已經成為現代統(tǒng)計學研究的熱點問題之一。所以，在缺失數據下，研究半參數變系數EV模型的統(tǒng)計推斷，具有一定的理論價值和現實意義。本文主要研究的是缺失數據下，半參數變系數EV模
4、型的統(tǒng)計推斷問題。通過巧妙得構造了基于借補和糾偏的輔助隨機向量，提出了一個基于借補和糾偏的經驗似然方法。這與之前方法不同的地方在于，本文構造的基于借補和糾偏的經驗對數似然比函數能夠服從漸進的標準卡方分布，從而能夠推斷出了參數分量的置信域。關鍵詞半參數變系數模型；測量誤差；缺失數據；經驗似然Ill首都經濟貿易大學碩士學位論文缺失數據下半參數變系數EV模型的統(tǒng)計推斷AbstractThesemi-parametricvaryingcoefficientlinearmodel，whichhastheparametriccomponentsa
5、ndthenonparametriccomponents，ismorenimblethanparametricregressionmodelsandnonparametricregressionmodels．Thesemi-parametricvaryingcoefficientlinearmodelisaspreadoftheregressionmodels，semi-parametricregressionmodelandvaryingcoefficientmodel．Ithasbeenhotlystudiedinmanyfiel
6、ds．Forinstance，likeinformationalscience，financialengineering，qualitymonitoring，communicationsandtransport，energyandtheenvironment，econometricsandbiomedicalsciencesandepidemiology．However，weoftendealmuchcompliCateddata，regardingthemissingdataorthemeasurementerrordata．So，
7、thesemi-parametricvaryingcoefficientlinearmodelwithcomplicateddatahastheoreticalandpracticalsignificant．Itisbecomingahottopicinthemodernstatisticalanalysis．Forthesemi—parametricvaryingcoefficientEVmodelwithmissingdata，weusetheempiricallikelihoodinferencestoestimatethepa
8、rametriccomponents．Throughtheimputedapproachandresidualadjustment，weconstructtheimputationbasedauxiliaryrandom
