带缺失数据列联表与半参数非线性动态因子模型的统计推断

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带缺失数据列联表与半参数非线性动态因子模型的统计推断

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带缺失数据列联表与半参数非线性动态因子模型的统计推断

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
目录	第8-11页
第一章前言	第11-17页
1.1 选题背景和研究意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.3 本文的主要工作及创新点	第15-17页
第二章带缺失数据的2×2列联表等价性检验	第17-35页
2.1 引言	第17-19页
2.2 模型与最大似然估计	第19-23页
2.2.1 模型	第19-21页
2.2.2 最大似然估计的EM算法	第21-23页
2.3 检验统计量与检验方法	第23-27页
2.3.1 检验统计量	第23-25页
2.3.2 检验方法	第25-27页
2.4 模拟研究及实际例子	第27-30页
2.4.1 模拟研究	第27-28页
2.4.2 实际例子	第28-30页
2.5 讨论	第30页
2.6 附表与附图	第30-35页
第三章带缺失数据列联表的BAYES统计推断	第35-53页
3.1 引言	第35-36页
3.2 模型和贝叶斯P值	第36-37页
3.3 模型表述	第37-38页
3.4 模拟研究	第38-39页
3.5 实例	第39页
3.6 讨论	第39-40页
3.7 附表与附图	第40-53页
第四章基于固定特异性水平下敏感差的区间估计	第53-67页
4.1 引言	第53-54页
4.2 敏感差的广义置信区间估计	第54-56页
4.3 敏感差的混合及Bootstrap区间估计	第56-58页
4.3.1 敏感差的混合区间估计	第56-57页
4.3.2 敏感差的Bootstrap区间估计	第57-58页
4.4 模拟研究	第58-60页
4.5 实际例子	第60页
4.6 讨论	第60-61页
4.7 附表与附图	第61-67页
第五章基于RStan方法的半参数动态因子分析模型的贝叶斯推断	第67-89页
5.1 引言	第67-68页
5.2 半参数动态因子分析模型	第68-71页
5.3 基于Stan的模型描述	第71-74页
5.4 样本数据生成	第74-76页
5.5 基于Stan数据分析	第76-77页
5.6 计算细节	第77-79页
5.7 讨论	第79-89页
参考文献	第89-95页
发表文章目录	第95-96页
致谢	第96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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