缺失数据下广义线性回归拟似然估计的强相合性

研究了响应变量随机缺失下的广义线性模型,利用处理缺失数据的完全数据方法,构造了广义线性模型中未知参数的拟似然估计.结合随机缺失机制和若干极限定理,证明了该拟似然估计的渐近存在性、强相合性和收敛速度.     

具有部分缺失数据时两个Weibull总体的估计和检验

本文讨论了具有部分缺失数据时两个Weibull总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验．证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题．     

随机试验设计中缺失值插补方法研究

随机化区组设计中经常会碰到缺失数据,处理此类缺失数据目前有4种方法：删除缺失数据法、均值插补法、公式插补法和Yate’s插补法。4种方法的优劣是值得研究的一个问题,拟用模拟研究的方法对此4种方法进行比较。首先随机产生一个4x5的随机区组设计,令缺失值的个数m=l,…,6;其次对每个n遍历所有缺失值位置可能的组合,在每一个缺失值位置的组合下,分别研究4种方法线性回归的标准误差、可决系数和复可决系数。最后模拟研究的结果证实Yate’s插补方法是这4种方法中表现最好的一个,实例研究的结果也证实了模拟研究的结论。     

缺失数据情形条件分位数的经验似然置信区间

在响应变量满足随机缺失机制下,采用经验似然方法和C-C方法,分别构造不含附加信息和含附加信息时条件分位数的经验似然比统计量的渐近分布,以及条件分位数的经验似然置信区间,并证明一类检验问题的渐近功效随着信息量的增加而非下降.     

具有部分缺失数据时两个几何总体的估计

讨论了部分缺失数据时两个几何总体的参数的估计,证明了估计的强相合性和渐近正态性。     

两个二项总体具有部分缺失数据时的估计

文章主要讨论了两个二项总体均具有部分缺失数据时的参数的极大似然估计,并证明了估计的强相合性和渐进正态性,以及给出了两总体参数差的近似置信区间.     

同模型下数据缺失时非参数回归模型反应变量均值的经验似然置信区间

在两总体具有相同的非参数回归模型下,当第一总体的样本为完全样本,第二总体的反应变量完全缺失时,利用第一总体的样本信息,得到了第二总体反应变量均值的经验似然置信区间.     

具有部分缺失数据的两个幂分布总体参数的估计与检验

研究具有部分缺失数据的两个幂分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题．证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布．     

流缺失标记环境下的多标记特征选择

在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀疏学习方法为每个新到达的标记选择类属属性。然后,根据已到达标记的类属属性,通过计算得分选取一个有代表性的特征子集。最后,在11个基准数据集上进行一系列实验表明,所提算法能选择有代表性的特征子集,且分类性能较优。     

部分缺失数据两个特殊指数总体的估计和检验

讨论了在部分缺失数据的情况下,两个特殊指数总体的参数估计和基于相同总体的似然比检验。证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限公布,并讨论了基于精确分布的检验问题。