带缺失数据的偏正态众数回归模型的参数估计

摘要：

针对现实生活中大量数据存在偏斜的情况,构建偏正态数据下的众数回归模型.又加之数据的缺失常有发生,采用插补方法处理缺失数据集,为比较插补效果,考虑对响应变量随机缺失情形进行统计推断研究.利用高斯牛顿迭代法给出众数回归模型参数的极大似然估计,比较该模型在均值插补,回归插补,众数插补三种插补条件下的插补效果.随机模拟和实例分析的研究结果表明,众数回归模型优于传统的均值回归模型.众数插补与另外两种插补方法相比,在带有缺失的偏正态数据下表现出了对众数回归模型参数估计的可行性.

关键词：带有缺失的偏正态数据;众数回归模型;众数插补;极大似然估计

所属期刊栏目：37

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;昆明理工大学学术科技创新基金

在线出版日期：2022-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：24-34