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实际应用中我们有时需要比较两非参数总体分位数的差异以及对总体的均值作出假设检验，然而现实中由于各种各样的原因我们所得的样本数据经常是有缺失的（不完全样本），在数据缺失的情况下通常的推断理论不能直接应用，处理这种带有缺失数据的不完全样本的基本方法是对缺失值进行补足，继而得到 ‘完全样本’， 再按通常的统计方法进行推断。 本文共两章，分别讨论了缺失数据下两总体分位数差异的经验似然置信区间及缺失数据下均值的经验似然置信区间。