删失指标随机缺失下回归函数和条件分位数的估计

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条件分位数在金融分析和医学疾病研究等领域都有广泛应用.实际调查记录数据中,不可避免会存在部分离异样本以及重尾数据,此时运用条件分位数也能保持较好的稳健性.在传统的参数估计中,首先需要假设数据的概率分布,才能进一步对参数进行估计.但面对复杂的情况,找出切合的密度函数是一个很大的难点,应用核估计的方法就能很好解决此类缺陷.其本质从数据自身之间的联系出发,不需要知道数据所属的分布情况.删失数据一直以来是数理统计中重点研究的对象.在实际的应用中,常常会出现调查记录整理信息时的不规范或者涉及被调查者的隐私等情况,导致样本集合的完整性会大大折扣.在右删失模型中,常使用删失指标对此类数据进行区分.很多学者对疾病传播等复杂数据分析时发现,删失指标也会由于特殊的原因存在部分缺失的情行.因此研究删失指标随机缺失情形(MAR)是具有很大的实际意义的.本文在右删失数据下,当删失指标随机缺失时,分别对一类非参数函数和条件分位数进行估计量的构造与渐近正态性的证明.第一部分,对条件分布函数分别构造了校准加权核估计、插值加权核估计以及逆概率加权核估计,随后通过这三种估计量分别导出了条件分位数的核估计量,并建立了这些估计量的渐近正态性;第二部分,对一类非参数函数构造了插值加权局部多项式估计和校准加权局部多项式估计,随后导出了条件密度、条件分布、条件分位数函数的插值加权局部多项式估计和校准加权局部多项式估计,并且建立和证明了这些估计的渐近正态性.最后,在有限样本下,对这些估计进行了数值模拟,分析了各估计方法的优缺点.
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