【摘 要】
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半参数回归模型在统计学研究中至关重要.这类模型比起参数回归模型和非参数模型具有更强的解释性和适应性.本文主要考虑一种重要的半参数回归模型—变系数部分非线性模型.该模型将线性函数部分换成非线性部分,模型更具有灵活性.此外,在实际的问题当中,我们收集的数据往往会出现缺失的情况.现有的处理完全数据下的方法不再适用,而逆概率加权及借补方法是研究缺失数据的常用办法.本文主要研究响应变量随机缺失下变系数部分非
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半参数回归模型在统计学研究中至关重要.这类模型比起参数回归模型和非参数模型具有更强的解释性和适应性.本文主要考虑一种重要的半参数回归模型—变系数部分非线性模型.该模型将线性函数部分换成非线性部分,模型更具有灵活性.此外,在实际的问题当中,我们收集的数据往往会出现缺失的情况.现有的处理完全数据下的方法不再适用,而逆概率加权及借补方法是研究缺失数据的常用办法.本文主要研究响应变量随机缺失下变系数部分非线性模型的参数估计问题.我们采用profile最小二乘及逆概率加权借补的方法去估计参数分量和非参数分量,并证明了估计量的渐近正态性.此外,在估计选择概率时,采用协变量平衡倾向得分的方法.通过模拟研究说明了所提出估计量的稳健性,并给出了实证分析.
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