【摘 要】
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在实际问题的研究中,缺失数据的出现已经成为一种普遍存在的现象.由于缺失数据的存在,往往会导致估计量的偏差和估计方差的增大,还会使得普通的统计方法效率降低,影响统计数据的质量.因此,如何处理有关缺失数据的问题,已经成为统计学界热议的课题.关于缺失数据的讨论方法已有很多,这些方法大致可归为两类：一般性调整方法和针对某一特定统计模型的统计方法.本文主要讨论后一种类型.即在缺失数据下研究了针对某些特定统计
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在实际问题的研究中,缺失数据的出现已经成为一种普遍存在的现象.由于缺失数据的存在,往往会导致估计量的偏差和估计方差的增大,还会使得普通的统计方法效率降低,影响统计数据的质量.因此,如何处理有关缺失数据的问题,已经成为统计学界热议的课题.关于缺失数据的讨论方法已有很多,这些方法大致可归为两类：一般性调整方法和针对某一特定统计模型的统计方法.本文主要讨论后一种类型.即在缺失数据下研究了针对某些特定统计模型的参数估计方法.本文前两部分首先介绍了缺失数据的一些基本知识,概括总结了缺失数据的三种经典的方法和缺失数据的发展历程.第三部分研究了随机删失下基于线性指数分布模型,利用概率密度函数和核估计的方法,讨论了参数的经验贝叶斯估计,并证明了该估计的渐近最优性.第四部分研究了随机缺失下两个0-1分布总体的参数似然估计,并证明了该估计的强相合性和渐近正态性,最后对估计量进行了检验和模拟.
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