【摘 要】
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数据缺失是医学、生物学、经济学和金融学等领域的常见问题.本论文主要研究缺失数据下变系数变换模型的估计问题,共分为两部分:第一部分是研究变系数变换模型中函数系数的估
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数据缺失是医学、生物学、经济学和金融学等领域的常见问题.本论文主要研究缺失数据下变系数变换模型的估计问题,共分为两部分:第一部分是研究变系数变换模型中函数系数的估计问题,首先采用B样条光滑技术逼近未知指标函数,把变系数变换模型转变成简单的线性变换模型,再基于鞅的相关理论建立估计方程来完成对模型中函数系数的估计.并通过模拟验证了该方法的合理性;第二部分是研究协变量缺失的情况下,变系数变换模型中函数系数的估计问题.在这一部分通过逆概率加权的方法建立逆概率加权估计方程来估计函数系数.然后通过大量模拟给出了在协变量缺失情况下函数系数的估计.本章最后,把有缺失情况下得到的估计和没有缺失情况下得到的估计进行对比,说明了我们估计的优良性.
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