随机缺失相关论文
随着数据收集和存储技术的进步,现在越来越多的数据具备函数型特征,比如曲线和图片等等,这些从无限维空间中取值的数据被称为函数......
学位
随着计算机性能和通信技术的快速发展,我们在工业生产、生物医学及现代计量经济学等诸多领域都会遇到各种各样复杂且高维的数据.为......
在地震勘探中，地震道的缺失严重影响地震资料的处理和解释，为此，需要采用有效的重建方法，恢复缺失数据。对于空间均匀网格下地震道的缺......
空间数据在流行病监测、地理统计、空气质量监控、海洋学和计量经济学等领域非常普遍。由于空间数据通常具有空间相依性,使得传统......
现代科学技术的发展为海量数据的收集及存储提供了技术支持,函数型数据分析(Functional data analysis,FDA)方法则作为一种专门基......
生存分析是研究生存现象和响应时间数据及其规律的一种统计方法.生物统计中的死亡时间分析是该领域中最早、最深入的研究方向之一.......
生存分析是近年来成为发展非常迅速的一门应用统计的分支,主要是研究生存现象和响应时间数据及其规律的一种统计方法,具有广泛的应......
在流行病学、生物医药等领域的研究中,个体会反复经历同一事件,也就是复发事件.复发事件最重要的特征就是个体的复发时间是有序且......
计数数据广泛存在于我们的生活中,是一种非常普遍的数据类型,在医学、金融、精算、工业、旅游等众多领域都存在着大量的计数数据。......
众所周知,用条件分位数来拟合数据时,有一些非常好的特性,比如在碰到重尾数据或则离异数据时,条件分位数都表现得非常稳健,尤其是......
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......
本学位论文主要研究缺失删失条件下平稳遍历函数型数据条件特征数的非参数核估计的渐近性质,并得到了很好的结果,主要内容如下：(一)......
半参数回归模型在统计学研究中至关重要.这类模型比起参数回归模型和非参数模型具有更强的解释性和适应性.本文主要考虑一种重要的......
随着现代科学技术的发展,越来越多的数据是在一个时间区间内连续的记录,或是以图像的形式存在.这种可看做函数形式的数据常被称为......
随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现“爆炸式”增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据.如何快速......
期刊
当竞争风险关系存在时，导致一些试验真正失败的原因信息可能会缺失。因此，原因具体的生存模型与多重插值(MI)就被提出来分析这些数据......
本文采用完整数据法对缺失数据进行填补,运用经验似然方法,对固定设计情形响应变量为随机缺失时线性回归模型误差方差的估计进行了......
经典线性模型的普遍化——广义线性模型，成功地处理了因变量与自变量之间复杂的非线性关系，克服了经典线性模型的局限性。数据缺失现......
经验似然比方法是一种非参数统计方法，本文介绍了经验似然比的历史发展及现状，并主要推广经验似然比方法到部分线性反映变量含误差及......
近年来，随着科学技术的发展以及计算机的广泛应用，数据获取的技术和方法层出不穷，而越来越多的领域所得到的观测数据都具有函数型的特......
本学位论文主要研究缺失/删失条件下平稳遍历函数型数据条件特征数的非参数核估计的渐近性质，并得到了很好的结果，主要内容如下: ......
具有相依结构的函数型数据，如具有α混合结构的函数型时间序列数据，是函数型数据分析(FDA)领域中一类重要的问题。同时非参数回归模......
本文考虑响应变量在随机缺失条件下的自适应变系数模型.在实践中，人们经常会碰到数据缺失的现象，比如市场调查中存在严重的无回答现......
变系数模型是经典线性模型的成功推广,可加模型,部分线性模型等模型可看作是它的特殊情形,变系数模型研究是近年来高维数据回归的......
生存分析包含很多分析事件发生时间数据的统计方法。生物统计中死亡时间（失效时间）的分析是这个领域中最早也是研究最深入的一个方向......
随着计算机技术的飞速发展，统计学的理论研究和实际应用也正日渐丰富和完善。人们在实际数据分析中所用到的主要建模工具也正由最初......
在研究2012年太原市城镇居民医保参保学生（幼儿园至大学）的医疗费用及其影响因素时，发现因变量数据中同时存在随机无应答偏倚（随机缺失......
缺失数据问题在实际研究工作中是不可避免的,而现有统计方法的应用大都基于完整数据,因而如何恰当处理缺失数据是研究者所关心的问......
考虑响应变量随机缺失下线性模型响应变量均值的估计问题，分别获得了基于完全观测样本数据、线性回归插补后的“完全样本”和逆概率......
本文研究了删失数据以及删失指示量随机缺失情况下部分线性变系数模型的参数估计问题。对非参数部分采用B样条近似,对缺失的指示变......
研究了响应变量随机缺失情况下部分线性单指标模型的非参数部分检验问题,检验非参数部分预测变量同响应变量之间是否存在非线性关......
由于核动力系统的在线监测参数在获取、传输过程中受到噪声的干扰,导致最终监测信号的随机缺失,对操纵员判断事故种类造成了较大的......
文章研究了响应变量随机缺失下超高维数据的特征筛选方法,Kolmogorov过滤方法被用于筛选构建倾向得分函数的重要协变量,据此推广逆......
研究了响应变量随机缺失下的广义线性模型,利用处理缺失数据的完全数据方法,构造了广义线性模型中未知参数的拟似然估计.结合随机......
针对函数型非参数回归模型,基于相依数据场合,研究了模型中响应变量随机缺失的回归算子核估计问题.在一定的条件下,采用Kolmogorov......
在生态学、人口统计学、软件工程、公共健康和流行病学等领域,总体的大小是一个非常重要的量.为了估计总体大小,捕获再捕获方法是......
对于“数据缺失问题”,我们设d维随机向量X为协变量,Y为受X影响的反映变量,δ为指示变量.在实践中,我们通常可以得到这样一组不完......
研究了在响应变量随机缺失下的部分单指标模型的序列相关检验问题。首先采用借补的方法对缺失响应变量进行处理,再运用经验似然方......
讨论了因变量随机缺失条件下变系数部分线性模型的估计问题。基于局部借补思想,使用局部线性方法和平均技巧同时得到了各个估计量......
在右删失数据下,当删失指标随机缺失时,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;然后由这些......
在生存分析中,如果被研究者存在多种潜在的死亡原因,此时将会产生竞争风险数据。通常情况下,由于各种原因,个体的死亡原因数据是缺......
为解决双偏振气象雷达偏振参量数据随机缺失情况下的降水粒子分类问题,提出一种矩阵填充-决策树支持向量机多分类器的双偏振气象雷......
文章在响应变量随机缺失的情况下,通过k近邻回归估计得到了解释变量为函数型数据的非参数回归算子的估计量,并理论证明了该估计量......
在协变量随机缺失时，文章利用加权拟似然方法给出了广义变系数模型中非参数函数系数的估计。由估计的渐近性质可知，当缺失概率未知时......
