刪失分位數回歸模型的統計推斷及其應用（簡體書）

《刪失分位數回歸模型的統計推斷及其應用》主要研究刪失分位數回歸模型的統計推斷問題. 《刪失分位數回歸模型的統計推斷及其應用》共6章. 第1章對刪失數據進行概述, 並介紹刪失分位數回歸模型的相關理論. 第2章針對刪失一般線性分位數回歸模型的參數估計方法進行介紹, 主要考慮在響應變量刪失和協變量刪失兩種不同情況下,對刪失數據的填補方法, 並進行數值模擬和實例數據的分析. 第3章考慮刪失部分線性模型和刪失部分線性變係數模型的數據填補方法, 給出數值模擬結果, 並應用於實例數據分析. 第4章介紹刪失部分線性可加模型的填補技術, 不但考慮參數估計問題, 還對變量選擇進行研究, 給出了數值模擬結果和實例數據分析. 第5章考慮當序列存在變點的情況下, 基於自助填補法來得出模型的參數估計. 第6章進一步考慮將數據填補的思想用於刪失隨機係數自回歸模型, 考慮在數據刪失的情況下的參數估計問題, 也進行數值模擬和實例數據分析.

目錄

第1章 刪失數據概述及刪失分位數回歸模型相關理論簡介1

1.1刪失數據概述1

1.1.1數據刪失分類1

1.1.2刪失數據常用的處理方法及參數估計2

1.2分位數回歸理論6

1.2.1分位數回歸基本思想6

1.2.2分位數回歸模型參數估計7

1.3刪失分位數回歸理論8

1.4分位數框架下的多重插補方法9

第2章 刪失一般線性分位數回歸模型的填補技術與參數估計11

2.1響應變量刪失的一般線性模型11

2.1.1分位數框架下的數據增廣填補方法12

2.1.2數值模擬15

2.1.3在乳腺癌數據分析中的應用19

2.1.4在學生成績分析中的應用21

2.1.5進一步的討論22

2.2協變量刪失的線性模型36

2.2.1多重插補的填補過程36

2.2.2經驗似然法估計置信區間37

2.2.3數值模擬39

2.2.4CRP濃度對血壓的影響力分析的應用43

第3章 刪失部分線性模型的填補技術與參數估計48

3.1刪失部分線性模型48

3.1.1常用的參數估計方法48

3.1.2兩階段估計法50

3.2刪失部分線性模型的多重填補法52

3.2.1多重填補過程52

3.2.2基於多重填補結果的參數估計53

3.2.3數值模擬54

3.2.4在環境污染數據中的應用61

3.3刪失部分線性變係數模型的數據增廣法68

3.3.1模型及參數估計方法介紹68

3.3.2基於數據增廣的填補過程73

3.3.3數值模擬74

3.3.4在β-胡蘿蔔素濃度及其影響因素數據中的應用84

3.3.5在臺北房價及其影響因素數據中的應用90

第4章 刪失部分線性可加模型的填補技術與參數估計97

4.1部分線性可加模型97

4.1.1刪失部分線性可加模型概述97

4.1.2部分線性可加模型的參數估計98

4.2刪失部分線性可加模型的多重插補99

4.2.1多重插補的填補過程99

4.2.2基於多重插補結果的參數估計101

4.2.3基於多重插補結果的變量選擇103

4.2.4數值模擬105

4.2.5在β-胡蘿蔔素濃度及其影響因素數據中的應用113

4.3刪失部分線性可加模型的數據增廣法119

4.3.1數據增廣的填補過程119

4.3.2數值模擬120

4.3.3在混凝土抗壓強度數據中的應用133

第5章 基於自助法填補的模型變量選擇及其應用137

5.1相關研究進展137

5.1.1變量選擇研究方面138

5.1.2基於缺失數據的變量選擇研究方面140

5.2完整數據下的穩定性變量選擇方法140

5.2.1穩定性選擇141

5.2.2BootstrapLasso方法142

5.2.3數值模擬143

5.3刪失數據下一般線性模型的變量選擇150

5.3.1自助法填補150

5.3.2自助法填補的穩定性變量選擇151

5.3.3基於自助法填補的BootstrapLasso變量選擇152

5.3.4數值模擬152

5.3.5在CGH數據序列變點檢測中的應用156

第6章 刪失分位數自回歸模型的填補技術及應用159

6.1研究意義及現狀分析159

6.1.1研究的意義159

6.1.2研究現狀分析160

6.2帶刪失的QAR模型的填補及其估計162

6.2.1QAR(p)模型及相關理論簡介162

6.2.2帶刪失的QAR模型的填補方案及其估計165

6.3數值模擬167

6.4在大氣時間序列數據中的應用171

6.5在經濟時間序列數據中的應用173

參考文獻176

索引200