【摘 要】
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部分观测函数型数据的补全问题随着函数型数据分析在各个领域的普遍应用逐渐成为统计学家研究的热点之一.数据补全作为对部分观测函数型数据分类、回归和推断等进一步研究的基础显得尤为重要.本文结合相关补全方法研究了部分观测函数型数据均值函数的经验似然推断问题.我们在一定条件下证明了对数经验似然比统计量的渐近卡方性质,由此构造了均值函数的伪置信带,提出了均值函数的收缩迭代算法,并通过数值模拟和实际数据分析考察
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部分观测函数型数据的补全问题随着函数型数据分析在各个领域的普遍应用逐渐成为统计学家研究的热点之一.数据补全作为对部分观测函数型数据分类、回归和推断等进一步研究的基础显得尤为重要.本文结合相关补全方法研究了部分观测函数型数据均值函数的经验似然推断问题.我们在一定条件下证明了对数经验似然比统计量的渐近卡方性质,由此构造了均值函数的伪置信带,提出了均值函数的收缩迭代算法,并通过数值模拟和实际数据分析考察了本文所提方法的有效性及有限样本性质.
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