基于分位數(shù)回歸技術(shù)的刪失數(shù)據(jù)的多重插補.pdf

1、浙江工商大學(xué)碩士論文基于分位數(shù)回歸技術(shù)的刪失數(shù)據(jù)的多重插補摘要在很多現(xiàn)實的問題中，由于存在主客觀條件的約束，得到的觀測數(shù)據(jù)往往都不是精準的數(shù)據(jù)，有時只知道感興趣的數(shù)據(jù)集中的一些數(shù)據(jù)的值是小于(大于)等于某個數(shù)值或者是介于某個區(qū)間段內(nèi)，這種不完整數(shù)據(jù)被稱之為刪失數(shù)據(jù)(CensoredObservation)。存在不同種類的刪失數(shù)據(jù)，比如左刪失、右刪失和區(qū)間刪失，另外刪失又可以分為固定刪失和隨機刪失。在20世紀70年代末期，對于上面描述的不

2、完整數(shù)據(jù)的情形，Dempster，Laird和Rubin(1977)提出了一種可以有效估計的EM算法?；谶@個算法，Rubin(1977)貝JJ提出了通過模擬的思想實現(xiàn)了針對不完整數(shù)據(jù)的多重插補。此后，Rubin發(fā)表了這方面的一系列文章，爾后將其整理并于1987年出版成冊，系統(tǒng)地歸納了多重插補法的思想及理論框架。另外分位數(shù)回歸模型提供了一個半?yún)?shù)化的方法，它可以靈活地處理解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系。即使所研究的數(shù)據(jù)具有異質(zhì)性，也能對

3、其進行建模。到目前為止，將分位數(shù)回歸方法與不完整數(shù)據(jù)相結(jié)合的研究不多，然而分位數(shù)回歸對處理具有刪失的響應(yīng)變量的浙江工商大學(xué)碩士論文MULTIPLEIMPUTATIoNoFCENSOREDDATAINQUANTILEREGRESSIONABSTRACTInmanypracticalproblems，becausethereisaconstraintsubjectiveandobjectiveconditions，theobservedda

4、tawegetarealwaysnotaccuratedata，andsometimesonlythedataofinteresttoknowthevalueofsomeofthedatasetislessthan(greaterthan)orequaltoacertainvalueorinterposedwithinacertainrangesegment，wecallthisincompletedatacensoreddata(Ce

5、nsoredObservation)Therearedifferenttypesofcensoreddatasuchasleftcensoring，rightcensoringandintervalcensoringInaddition，thecensoreddataCanbedividedintofixedcensoringandrandomcensoringInthelateof1970s，fortheaboveincomplete

6、data，DempsterLairdandRubin(1977)presentsavalidestimationoftheEMalgorithmOnthebasisofthisalgorithm，Rubin(1977)proposedtheideaofmultipleimputationbysimulatingincompletedata。Sincethen，Rubinpublishedaseriesofarticlesinthisar