| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 符号表 | 第10-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 数据类型 | 第18-22页 |
| 1.1.1 缺失数据 | 第18-21页 |
| 1.1.2 测量误差数据 | 第21-22页 |
| 1.2 估计方法 | 第22-27页 |
| 1.2.1 广义矩方法 | 第22-23页 |
| 1.2.2 经验似然方法 | 第23-26页 |
| 1.2.3 协变量平衡倾向得分 | 第26-27页 |
| 1.3 本文内容及结构 | 第27-29页 |
| 第2章 响应变量随机缺失下线性模型的统计推断 | 第29-51页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 选择概率的广义矩估计 | 第30-32页 |
| 2.3 基于协变量平衡倾向得分的估计 | 第32-34页 |
| 2.3.1 回归系数最小二乘估计 | 第32-33页 |
| 2.3.2 响应变量均值的估计 | 第33-34页 |
| 2.4 基于协变量平衡倾向得分的经验似然推断 | 第34-36页 |
| 2.4.1 回归系数的经验似然推断 | 第35-36页 |
| 2.4.2 响应变量均值的经验似然推断 | 第36页 |
| 2.5 模拟研究 | 第36-43页 |
| 2.5.1 针对最小二乘的模拟研究 | 第36-39页 |
| 2.5.2 针对经验似然的模拟研究 | 第39-43页 |
| 2.6 实例分析 | 第43页 |
| 2.7 定理的证明 | 第43-49页 |
| 2.8 本章小结 | 第49-51页 |
| 第3章 随机缺失下非线性回归模型的统计推断 | 第51-65页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 选择概率的经验似然推断 | 第52-53页 |
| 3.3 基于协变量平衡倾向得分的回归系数估计 | 第53-55页 |
| 3.4 基于协变量平衡倾向得分的响应均值估计 | 第55-56页 |
| 3.5 模拟研究 | 第56-59页 |
| 3.6 定理证明 | 第59-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 响应变量随机缺失下部分线性模型的统计推断 | 第65-79页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 选择概率的估计 | 第66-67页 |
| 4.3 基于协变量平衡倾向得分的估计 | 第67-70页 |
| 4.3.1 基于协变量平衡倾向得分的回归系数估计 | 第67-69页 |
| 4.3.2 基于协变量平衡倾向得分的响应均值估计 | 第69-70页 |
| 4.4 模拟研究 | 第70-74页 |
| 4.5 定理的证明 | 第74-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-79页 |
| 第5章 协变量随机缺失下线性模型的统计推断 | 第79-93页 |
| 5.1 引言 | 第79-80页 |
| 5.2 选择概率的经验似然推断 | 第80-81页 |
| 5.3 基于响应变量平衡倾向得分的加权最小二乘估计 | 第81-82页 |
| 5.4 基于响应变量平衡倾向得分的经验似然推断 | 第82-83页 |
| 5.5 模拟研究 | 第83-86页 |
| 5.5.1 一维情形 | 第84-86页 |
| 5.5.2 二维情形 | 第86页 |
| 5.6 定理的证明 | 第86-91页 |
| 5.7 本章小结 | 第91-93页 |
| 第6章 响应变量缺失和协变量具有测量误差下部分线性模型的估计 | 第93-105页 |
| 6.1 引言 | 第93-95页 |
| 6.2 回归系数的估计 | 第95-97页 |
| 6.3 响应均值的估计 | 第97页 |
| 6.4 模拟研究 | 第97-99页 |
| 6.5 定理的证明 | 第99-103页 |
| 6.6 本章小结 | 第103-105页 |
| 结论 | 第105-109页 |
| 参考文献 | 第109-125页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127页 |