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偏t正态数据下基于最小一乘的回归估计和变量选择

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偏t正态数据下基于最小一乘的回归估计和变量选择
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
1 绪论第7-10页
  1.1 研究问题的意义及现状第7-9页
    1.1.1 研究意义第7页
    1.1.2 研究现状第7-9页
  1.2 研究思路与研究内容第9-10页
2 预备知识第10-15页
  2.1 最小一乘估计第10-12页
    2.1.1 最小一乘回归模型第10页
    2.1.2 最小一乘法的性质第10页
    2.1.3 最小一乘估计的计算第10-12页
  2.2 LAD-lasso方法第12-15页
    2.2.1 LAD-lasso方法的提出第12-13页
    2.2.2 LAD-lasso的理论性质第13页
    2.2.3 调整参数的估计第13-15页
3 缺失偏t正态数据下基于最小一乘的线性回归系数估计第15-26页
  3.1 偏t正态数据下线性回归模型第15-16页
  3.2 缺失数据及处理第16-20页
    3.2.1 缺失数据的产生机制第16页
    3.2.2 缺失数据的处理方法第16-20页
  3.3 缺失偏t正态数据的线性回归系数估计第20-21页
    3.3.1 最小一乘估计第20页
    3.3.2 极大似然估计第20-21页
  3.4 Monte Carlo模拟第21-24页
    3.4.1 完全数据下的回归系数估计模拟研究第21-23页
    3.4.2 缺失数据下的回归系数估计模拟研究第23-24页
  3.5 实例分析第24-26页
4 偏t正态数据下基于LAD-lasso方法的变量选择实证分析第26-31页
  4.1 数据的选取第26-27页
  4.2 LAD-lasso变量选择结果分析第27-31页
5 结论与展望第31-32页
  5.1 总结第31页
  5.2 展望第31-32页
致谢第32-33页
参考文献第33-36页
附录第36页
攻读硕士期间发表的相关论文第36页

本篇论文共36页,点击这进入下载页面
 
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