【摘 要】
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近些年来,人们对计数数据时间序列的分析越来越感兴趣,而来自实证中的计数时间序列经常会出现缺失数据的情况,如果利用不完整的数据进行研究就会影响到统计推断的准确性。本文针对这一问题,总结和研究了处理缺失数据的方法。 本文首先对INAR（1）模型进行了简要介绍,给出了模型的定义和分布性质,以及估计模型参数的常用方法。然后对INAR（p）模型进行了简要的介绍。之后本文总结了在INAR（1）模型中处
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近些年来,人们对计数数据时间序列的分析越来越感兴趣,而来自实证中的计数时间序列经常会出现缺失数据的情况,如果利用不完整的数据进行研究就会影响到统计推断的准确性。本文针对这一问题,总结和研究了处理缺失数据的方法。 本文首先对INAR（1）模型进行了简要介绍,给出了模型的定义和分布性质,以及估计模型参数的常用方法。然后对INAR（p）模型进行了简要的介绍。之后本文总结了在INAR（1）模型中处理缺失数据的方法,分为删去法和补足法两类。对每个类别中的各种方法进行了详细介绍,说明了方法的思想和各自的使用范围,并且针对泊松INAR（1）模型,利用随机模拟对介绍的不同方法进行了比较。值得注意的是,本文给出了处理泊松INAR（1）模型中缺失数据的EM估算法,并且将上述的部分方法推广到泊松INAR（p）模型中。
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