响应变量存在缺失时非线性半参数回归模型的经验似然推断
在许多实际问题的研究中,例如临床试验、民意测验、社会问卷调查等,经常导致数据的缺失,而通常使用的统计方法都需要在样本数据完整的情况下进行.如何处理样本中的缺失数据,使得统计推断得以顺利进行,近年来越来越引起人们的广泛关注.针对响应变量存在缺失时的非线性半参数回归模型 Y= f (X ,β)+ g(T)+ε,研究了参数β的经验似然推断.在一定条件下,分别基于一般借补数据和修正借补数据的情形,得到了关于参数β的对数经验似然统计量渐近服从χ2分布,并由此可以构造出关于参数β的置信域.
非线性半参数模型、缺失数据、经验似然、置信域
O212(概率论与数理统计)
2013-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
449-455
