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缺失数据下一类整值时间序列的统计推断
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缺失数据下一类整值时间序列的统计推断
论文目录
提要
第1-5页
中文摘要
第5-14页
ABSTRACT
第14-26页
文中部分符号说明
第26-27页
第一章 引言
第27-35页
1.1 背景介绍
第27-33页
1.1.1 整值时间序列与稀疏算子
第27-29页
1.1.2 缺失数据简介
第29-33页
1.2 论文主要工作
第33-35页
第二章 缺失数据下PINAR(1)T过程的参数估计
第35-49页
2.1 PINAR(1)T过程简介
第35-36页
2.2 基于不完全观测的估计方法
第36-37页
2.2.1 不插补的条件最小二乘法(NI-CLS)
第36-37页
2.2.2 不插补的条件最大似然法(NI-CML)
第37页
2.3 缺失数据的插补方法
第37-39页
2.3.1 分层均值插补法(SM)
第37-38页
2.3.2 基于似然的插补法(LI)
第38页
2.3.3 桥式插补法(BR)
第38-39页
2.4 模拟研究
第39-43页
2.5 总结
第43-49页
第三章 具有周期T的几何一阶整值自回归过程
第49-79页
3.1 PNGINAR(1)T过程的构造和性质
第49-52页
3.2 完整数据下的参数估计
第52-56页
3.3 缺失数据下的参数估计
第56-58页
3.4 模拟研究
第58-67页
3.5 定理证明
第67-79页
第四章 缺失数据下非负整值时间序列的非参数插补法
第79-93页
4.1 单一插补法
第79-82页
4.1.1 核插补法
第80-81页
4.1.2 k-最近邻插补法
第81-82页
4.2 模拟研究
第82-84页
4.3 实例研究
第84-93页
结论
第93-95页
参考文献
第95-103页
作者简介及在学期间所取得的科研成果
第103-105页
致谢
第105页
本篇论文共
105
页,
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