【摘 要】
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在现实生活中缺失数据问题经常发生,如医药研究、工业生产等领域常发生数据缺失现象.在处理带有缺失数据的问题时,不能直接用通常的统计方法来进行数据分析,需要先补全缺失值,从而得到“完全样本”,再按照通常的统计方法进行推断分析.经验似然是一种非参数统计推断方法,它有类似于bootstrap的抽样性质.与传统的统计方法相比,该方法具有许多优良性,如该方法构造的置信区间即有域保持性、变换不变性,又有置信区间
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在现实生活中缺失数据问题经常发生,如医药研究、工业生产等领域常发生数据缺失现象.在处理带有缺失数据的问题时,不能直接用通常的统计方法来进行数据分析,需要先补全缺失值,从而得到“完全样本”,再按照通常的统计方法进行推断分析.经验似然是一种非参数统计推断方法,它有类似于bootstrap的抽样性质.与传统的统计方法相比,该方法具有许多优良性,如该方法构造的置信区间即有域保持性、变换不变性,又有置信区间的形状由数据本身决定等优点.同时还有Bartlett纠偏性和不需要构造轴统计量等优点.本文研究缺失数据下部分线性模型响应均值差的经验似然推断问题.首先,部分线性模型的响应变量都存在随机缺失,用逆概率加权借补法对缺失值进行补全,得到两个完全样本数据的部分线性模型.其次,构造两模型响应均值差的对数经验似然比统计量.最后,证得对数经验似然比统计量的极限分布,并构造两响应均值差的置信区间.
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