| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 前言 | 第11-17页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 带缺失数据的2×2列联表等价性检验 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·模型与最大似然估计 | 第19-23页 |
| ·模型 | 第19-21页 |
| ·最大似然估计的EM算法 | 第21-23页 |
| ·检验统计量与检验方法 | 第23-27页 |
| ·检验统计量 | 第23-25页 |
| ·检验方法 | 第25-27页 |
| ·模拟研究及实际例子 | 第27-30页 |
| ·模拟研究 | 第27-28页 |
| ·实际例子 | 第28-30页 |
| ·讨论 | 第30页 |
| ·附表与附图 | 第30-35页 |
| 第三章 带缺失数据列联表的BAYES统计推断 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·模型和贝叶斯P值 | 第36-37页 |
| ·模型表述 | 第37-38页 |
| ·模拟研究 | 第38-39页 |
| ·实例 | 第39页 |
| ·讨论 | 第39-40页 |
| ·附表与附图 | 第40-53页 |
| 第四章 基于固定特异性水平下敏感差的区间估计 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·敏感差的广义置信区间估计 | 第54-56页 |
| ·敏感差的混合及Bootstrap区间估计 | 第56-58页 |
| ·敏感差的混合区间估计 | 第56-57页 |
| ·敏感差的Bootstrap区间估计 | 第57-58页 |
| ·模拟研究 | 第58-60页 |
| ·实际例子 | 第60页 |
| ·讨论 | 第60-61页 |
| ·附表与附图 | 第61-67页 |
| 第五章 基于RStan方法的半参数动态因子分析模型的贝叶斯推断 | 第67-89页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·半参数动态因子分析模型 | 第68-71页 |
| ·基于Stan的模型描述 | 第71-74页 |
| ·样本数据生成 | 第74-76页 |
| ·基于Stan数据分析 | 第76-77页 |
| ·计算细节 | 第77-79页 |
| ·讨论 | 第79-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 发表文章目录 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |