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等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
被引量:
2
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作者
禹建奇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第11期20-23,共4页
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。...
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意。
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关键词
等级
数据
缺失
形态
单调数据缺失形态
覆盖概率
置信水平
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职称材料
题名
等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
被引量:
2
1
作者
禹建奇
机构
桂林理工大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017年第11期20-23,共4页
基金
桂林理工大学博士科研启动基金资助项目(2014)
文摘
文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意。
关键词
等级
数据
缺失
形态
单调数据缺失形态
覆盖概率
置信水平
Keywords
hierarchical missing pattern
monotone missing pattern
coverage probability
confidence level
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断
禹建奇
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2017
2
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