【摘 要】
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本文建议偏正态部分线性模型,并讨论不可忽略缺失机制下的参数估计和变量选择问题。首先,本文在已有的多元线性回归模型研究基础之上,考虑部分线性半参数模型,并在模型中考虑不可忽略缺失因变量,模型中的非线性部分用二阶截断基样条来拟合,为了增加该模型的适用性和灵活性,本文将随机误差设为一元偏正态分布,基于Logistic回归模型建模不可忽略缺失机制;其次,在现实生活中,影响一个变量的因素有很多,为了找出哪些
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本文建议偏正态部分线性模型,并讨论不可忽略缺失机制下的参数估计和变量选择问题。首先,本文在已有的多元线性回归模型研究基础之上,考虑部分线性半参数模型,并在模型中考虑不可忽略缺失因变量,模型中的非线性部分用二阶截断基样条来拟合,为了增加该模型的适用性和灵活性,本文将随机误差设为一元偏正态分布,基于Logistic回归模型建模不可忽略缺失机制;其次,在现实生活中,影响一个变量的因素有很多,为了找出哪些是显著影响因素,因此本文使用贝叶斯Lasso方法进行变量选择,并对部分线性模型中的线性部分变量和Logistic回归模型变量同时进行参数估计和变量选择;接下来,建议几种情形下的模拟实验来验证本文建议的模型效果,在R中生成模拟数据及调用WinBUGS从缺失值的后验分布抽样填补缺失值,并从未知参数后验抽样得后验样本进行贝叶斯估计,基于一些常用统计量来说明模型的适用性和该方法的有效性;最后,基于本文建议的模型对美国金县房屋2014年销售价格数据进行研究,得出金县房屋销售价格属于不可忽略的缺失这一结论,分析了缺失的销售价格与其他影响因素的关系,从而进一步验证了该方法的有效性。
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