学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
多重插补在区间删失型数据中的应用
作 者: 张琳琳
导 师: 丁邦俊
学 校: 华东师范大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 区间删失型数据 数据增强算法 多重插补 加速失效时间模型
分类号: O212
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 35次
引 用: 2次
阅 读: 论文下载
内容摘要
对区间删失型数据的研究已经日益普遍地出现在很多学科领域的研究中,如医学、生物学、流行病学、工程学、经济学、和人口统计学.若事件发生的时间不能被精确观测但已知落在一个特定区间内,我们称这样的数据为区间删失型数据.特别地,若已知事件发生的时间大于(或小于)某一个时间点而不知其确切值,我们称其为右(左)删失数据.对于右删失数据,统计学家们已经编写了很多专著文献介绍其丰富有效的统计分析方法,并进行广泛深入的研究.虽然右删失失效时间数据可以看作是区间删失型数据的一种特殊情况,一些处理右删失数据的方法可以直接或稍加修改(推广)后用于区间删失数据,但是由于区间删失机制的复杂性及其特殊结构,大部分用于右删失数据的方法对区间删失型数据是不适用的.近几十年来也出现了不少对区间删失型数据做统计推断的理论,但有效的方法大都非常繁琐.本文基于Tanner和Wong(1987)提出来的数据增强算法,将多重插补方法应用于失效时间为区间删失型数据的加速失效时间模型的参数估计问题中.这个方法包含两步迭代:在第一步,我们基于回归系数和误差分布的当前估计将有限区间删失(但不是右删失)数据插补成确切失效时间数据.在第二步,我们将用于处理右删失数据的标准程序来处理插补后的数据,并进而更新估计.这种方法的一个主要优点是其简单性,因为我们可以借助现成的处理右删失数据的统计软件包对参数进行估计.
|
全文目录
摘要 7-8 ABSTRACT 8-9 第一章 绪论 9-13 1.1 问题背景 9-12 1.2 本文主要研究内容 12-13 第二章 多重插补在缺失数据中的应用 13-17 2.1 缺失数据和多重插补 13-15 2.2 数据增强算法 15-17 第三章 两种算法及其在右删失数据中的应用 17-21 3.1 两种算法 17-18 3.2 右删失数据中的算法应用 18-20 3.3 小结 20-21 第四章 多重插补在区间删失回归数据中的应用 21-28 4.1 模型假设 21-22 4.2 算法应用 22-24 4.3 模拟验证 24-25 4.4 模拟结果 25-27 4.5 小结 27-28 第五章 总结与展望 28-29 参考文献 29-32 致谢 32-33
|
相似论文
- 广义加速失效时间Frailty模型,O242.1
- 缺失数据的多重插补及其改进,C813
- 自变量为区间删失型数据的线性回归分析,O212.1
- 半参数加速失效时间模型及其在医学中的应用,R311
- 基于加速失效时间模型生存性状遗传构架的Bayes定位分析,Q3
- 基于对数正态分布异方差模型的统计推断,O212.1
- 山西省人口中长期发展变化趋势预测,O212.1
- 稀疏数据矩阵条件下应用公式法估计方差分量的影响因素研究,O212.1
- 贝叶斯方法下二值与多值序次数据模型与异常点的同时识别,O212.1
- 关于GMM模型常规渐近性的一种新的检验统计量的讨论,O212.1
- 儿童行为的多元重复测量数据分析,O212.1
- 一类计数型数量性状的区间定位,O212.7
- 有序Probit模型的非参贝叶斯统计,O212.8
- 两总体协方差矩阵成比例的检验,O212.1
- 多元回归模型中变量选择问题研究,O212.1
- 基于数据挖掘的城市圈比较研究,O212.1
- 基于经验似然的p阶自回归模型的统计诊断,O212.1
- 逆高斯分布参数的Bayes 估计研究,O212.8
- 增长曲线模型误差方差的二次型容许估计及带约束条件的二次型估计的可容许性,O212.1
- 线性混合模型的参数估计,O212.1
- bootstrap方法分析AR(p)的单位根检验统计量的渐近分布,O212.1
中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 数理统计
© 2012 www.xueweilunwen.com
|