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缺失数据下的半参数部分线性回归模型

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缺失数据下的半参数部分线性回归模型
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 引言第7-12页
  · 课题的研究背景第7-8页
  · 国内外研究现状及趋势第8-10页
  · 论文的创新点以及组织结构第10-11页
  · 本章小结第11-12页
2 相关理论分析第12-27页
  · 半参数回归模型[25]第12-16页
    · 半参数回归模型概述第12-13页
    · 半参数回归模型的估计方法第13-14页
    · 半参数回归模型的基本问题第14-16页
  · 缺失数据理论第16-21页
    · 缺失数据概述第16页
    · 缺失数据产生的原因第16页
    · 缺失数据的模式第16-18页
    · 缺失数据的机制第18-19页
    · 缺失数据的处理方法第19-21页
  · 极大似然估计第21-23页
    · 极大似然估计概论第21页
    · 缺失数据的极大似然估计第21-22页
    · 缺失数据下极大似然的迭代算法第22-23页
  · EM 算法第23-26页
    · EM 算法的介绍第23-24页
    · EM 算法的收敛性质第24-26页
    · EM 算法的收敛速度第26页
  · 本章小结第26-27页
3 广义边侧似然估计及其大样本性质第27-36页
  · 广义边侧似然方法第27-32页
    · 最小偏差曲线和最小偏差方向第27-28页
    · 正则性条件和附加条件第28-32页
  · 广义边侧似然估计的大样本性质第32-35页
  · 本章小结第35-36页
4 半参数部分线性回归模型的估计算法第36-42页
  · 迭代算法第36-38页
  · 迭代算法的估计与来自完全数据的有效估计的联系第38-40页
  · β的渐进方差的估计第40页
  · 本章小结第40-42页
5 模拟研究第42-49页
  · 模拟研究的设定第42-43页
  · 组最大观测案例的渐进方差的估计第43-44页
  · 模拟研究的结果与分析第44-48页
  本章小结第48-49页
6 总结与展望第49-50页
  · 本文的主要成果第49页
  · 进一步的研究工作第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-54页
附件第54-65页
硕士毕业生信息表第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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