響應(yīng)變量隨機(jī)缺失的部分線性模型的統(tǒng)計(jì)推斷.pdf

1、部分線性模型是一類重要的半?yún)?shù)統(tǒng)計(jì)模型，它被日益廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域之中。人們提出了很多方法和技巧來(lái)研究它。而在實(shí)際的應(yīng)用中，我們通常很難觀測(cè)到精確的數(shù)據(jù)，相反，我們的數(shù)據(jù)往往帶有一定的誤差，并且由于獲取數(shù)據(jù)的渠道以及對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理解差異等原因，出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)的情況難以避免，因此對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的處理及其相關(guān)研究就成為了一個(gè)熱點(diǎn)。而在半?yún)?shù)模型的情況下，懲罰樣條可以用來(lái)描述響應(yīng)變量的均值和協(xié)變量之間復(fù)雜的、非線性的的關(guān)系。因此，本文提出了一個(gè)在

2、線性混合模型框架內(nèi)估計(jì)部分線性模型的懲罰樣條方法。
　　 本文主要考慮響應(yīng)變量隨機(jī)缺失情況下的部分線性模型。文章主要分為五部分。第一章簡(jiǎn)單介紹了部分線性模型以及缺失數(shù)據(jù)的發(fā)展和研究方法。第二章介紹了填補(bǔ)法，半?yún)?shù)回歸替代估計(jì)法和逆邊緣概率加權(quán)估計(jì)法，并給出了模型回歸系數(shù)和非參數(shù)方程的估計(jì)，同時(shí)指出以上的估計(jì)方法給出的參數(shù)估計(jì)是漸近正態(tài)的，并證明了非參數(shù)方程的估計(jì)以很好的速度收斂。第三章在線性混合模型的框架下構(gòu)造了基于懲罰樣條的填