非参数回归模型在缺失数据情形下的统计推断

缺失数据情形的统计推断是统计学领域的热门研究对象。为了尽可能提高缺失数据填补的覆盖精准率,本研究将回归填补法与逆概率权填补法相结合,对随机设计和响应变量缺失数据情形非参数回归模型的统计推断进行研究,利用逆概率权填补法构造经验似然置信区间,以提高覆盖精度。通过分析得到结论:在缺失数据情形下,使用非参数回归填补法可以得到较大的置信区间平均长度值,利用逆概率权填补法构造的经验似然置信区间具有更高的覆盖精度。

论不饱和无限防卫——关于无限防卫构成要件之缺失情形的分析

构成无限防卫必须是防卫的起因、时机、对象、主观等“四要件”的齐备,否则,便属于不饱和无限防卫,即不具备或不完 全具备无限防卫构成要件的情形。这种情形具体包括:起因要件之欠缺,假想无限防卫;时机要件之欠缺,无限防卫不适时;主观要件 之欠缺,互相斗殴、挑拨无限防卫、偶然无限防卫;对象要件之欠缺,防卫无辜第三者。