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不完全数据下的分位数估计
1
作者
刘旭
舒鑫鑫
周勇
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期198-214,共17页
本文主要讨论了响应数据缺失时基于无偏估计方程的分位数估计.本文提出了两种非参光滑技术的插补(imputation)方法,一种是整体非参核插补法,另一种是局部多重插补法.我们可以利用这两种方法构造渐近无偏估计方程.通过该缺失数据下...
本文主要讨论了响应数据缺失时基于无偏估计方程的分位数估计.本文提出了两种非参光滑技术的插补(imputation)方法,一种是整体非参核插补法,另一种是局部多重插补法.我们可以利用这两种方法构造渐近无偏估计方程.通过该缺失数据下的估计方程,我们可以利用常用的估计方法对未知分位数进行统计推断.本文证明了该方法下的分位数估计具有相合性和渐近正态性.
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关键词
缺失数据
非参核插补法
局部多重
插
补
法
分位数估计
无偏估计方程
原文传递
题名
不完全数据下的分位数估计
1
作者
刘旭
舒鑫鑫
周勇
机构
上海财经大学统计与管理学院
中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所
出处
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期198-214,共17页
基金
国家自然科学基金委重点项目(批准号:71331006)
国家自然科学基金委面上项目(批准号:11771267)
+3 种基金
国家自然科学重大研究计划重点项目(批准号:91546202)
中国科学院重点实验室(批准号:2008DP173182)
国家数学与交叉科学中心(2008DP173182)
上海财经大学创新团队支持计划(批准号:IRTSHUFE13122402)资助
文摘
本文主要讨论了响应数据缺失时基于无偏估计方程的分位数估计.本文提出了两种非参光滑技术的插补(imputation)方法,一种是整体非参核插补法,另一种是局部多重插补法.我们可以利用这两种方法构造渐近无偏估计方程.通过该缺失数据下的估计方程,我们可以利用常用的估计方法对未知分位数进行统计推断.本文证明了该方法下的分位数估计具有相合性和渐近正态性.
关键词
缺失数据
非参核插补法
局部多重
插
补
法
分位数估计
无偏估计方程
Keywords
missing data
nonparametric imputation
local multiple imputation
quantile estimation
unbiased estimating equation
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不完全数据下的分位数估计
刘旭
舒鑫鑫
周勇
《应用数学学报》
CSCD
北大核心
2018
0
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