缺失數據的模型檢驗及其應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　缺失數據越來越多的存在於生物統計等應用領域，如果對缺失數據用錯誤的模型擬閤，做齣的統計推斷可能是無效的。所以，關於缺失數據模型的擬閤優度問題，無論對於理論研究還是實際應用研究都具有重要的意義。目前關於缺失數據模型檢驗的中文書很少，本書主要研究瞭此問題，對於理論和實際應用工作者都具有藉鑒意義。

內容簡介

　　《缺失數據的模型檢驗及其應用》主要研究缺失數據模型的檢驗問題。《缺失數據的模型檢驗及其應用》共分為8章。第1章主要介紹數據的不同缺失機製，包括協變量缺失和因變量缺失，以及在不同缺失機製下常見的統計分析方法。第2章介紹一些常見的檢驗方法，主要包括濛特卡羅檢驗和得分類型的檢驗。在濛特卡羅檢驗這部分，著重介紹參數和非參數濛特卡羅檢驗方法。第3章介紹在數據不存在缺失的情況下，幾種常見模型的檢驗方法及其性質。第4章是關於在因變量缺失時，部分綫性模型中非綫性部分是否符閤某類參數結構的擬閤優度檢驗問題。第5章討論協變量隨機缺失時，廣義綫性模型本身的擬閤優度檢驗問題。第6章對於變係數模型，在響應變量缺失的情況下，研究變係數部分是否具有一定參數結構的檢驗。第7章研究的是協變量缺失時候的統計推斷問題。第8章的主要內容是因變量隨機缺失的情況下，變係數模型本身的擬閤優度檢驗問題。第4章到第8章的檢驗統計量主要采用濛特卡羅檢驗和得分類型的檢驗。

作者簡介

　　許王莉，中國人民大學統計學院副教授，醫學與生物統計教研室主任。先後訪問過香港大學，香港浸會大學和美國北卡羅萊納大學教堂山分校。近年來一直從事模型的擬和優度檢驗，隨機缺失數據，兩階段抽樣數據以及縱嚮數據分析的研究。今年來承擔瞭“新世紀優秀人纔計劃”，“北京市科技新星計劃”，國傢自然科學麵上基金，國傢自然科學青年基金和教育部人文社科基金等多項科研課題。在Biometrka， Biostatistics， Statistica Sinica ， Scandinavian Journal of Statistics ， Journal of Multivariate Analysis等國際重要期刊發錶和接受SCI論文24篇。

目錄

前言
符號錶
第1章 缺失數據
1.1 協變量缺失機製
1.2 協變量缺失的處理方法
1.2.1 完整個體分析
1.2.2 基於插補數據的方法
1.2.3 基於似然的方法
1.3 響應變量缺失機製
1.4 響應變量缺失的處理方法
第2章 常用的一些檢驗方法
2.1 濛特卡羅檢驗
2.1.1 參數濛特卡羅檢驗
2.1.2 非參數濛特卡羅檢驗
2.2 得分類型的檢驗
第3章 完全數據模型的假設檢驗
3.1 廣義綫性模型的研究
3.1.1 統計量的漸近性質
3.1.2 濛特卡羅近似
3.2 部分綫性模型的研究
3.3 變係數模型的關於模型的檢驗
3.3.1 檢驗統計量及其極限性質
3.3.2 濛特卡羅近似
3.4 變係數模型的關於迴歸係數的檢驗
3.4.1 檢驗步驟
3.4.2 檢驗統計量的近似錶現
第4章 因變量缺失時部分綫性模型擬閤優度檢驗
4.1 引言
4.2 完全數據的構造以及模型的估計
4.3 檢驗統計量及其漸近性質
4.4 濛特卡羅逼近
4.5 數值分析
4.5.1 模擬研究
4.5.2 實際數據分析
4.6 定理的證明
第5章 協變量隨機缺失時廣義綫性模型的擬閤優度檢驗
5.1 檢驗步驟
5.1.1 檢驗統計量的構造
5.1.2 檢驗統計量的極限性質
5.2 數值分析
5.2.1 模擬研究
5.2.2 實例分析
5.3 定理的證明
第6章 響應變量缺失時變係數模型的非參數檢驗
6.1 引言
6.2 檢驗統計量的構造
6.3 統計量的漸近性質
6.4 濛特卡羅近似
6.5 數據分析
6.5.1 模擬研究
6.5.2 應用於一個環境數據
6.6 定理的證明
第7章 協變量隨機缺失時部分綫性模型的擬閤優度檢驗
7.1 引言
7.2 檢驗步驟
7.2.1 檢驗統計量的構建
7.2.2 檢驗統計量的漸近性質
7.3 數據分析
7.3.1 模擬研究
7.3.2 實際數據分析
7.4 定理的證明
第8章 響應變量隨機缺失時變係數模型的擬閤優度檢驗
8.1 引言
8.2 檢驗統計量的構造
8.3 漸近性質
8.4 濛特卡羅近似
8.5 數據分析
8.5.1 模擬研究
8.5.2 應用於一個環境數據集
8.6 定理的證明
參考文獻
索引

前言/序言

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