| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 在增长型数据下无条件矩模型的指数倾斜似然推断 | 第11-47页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 方法 | 第12-23页 |
| 1.2.1 指数倾斜似然 | 第12-13页 |
| 1.2.2 惩罚指数倾斜似然 | 第13-14页 |
| 1.2.3 SCAD-PET统计量的渐进性质 | 第14-18页 |
| 1.2.4 受限制的惩罚指数倾斜似然比检验 | 第18-19页 |
| 1.2.5 高阶渐进性质 | 第19-21页 |
| 1.2.6 选择的相合性 | 第21-23页 |
| 1.3 算法实现 | 第23页 |
| 1.4 数值分析 | 第23-31页 |
| 1.4.1 模拟研究 | 第23-29页 |
| 1.4.2 实例分析 | 第29-31页 |
| 1.5 定理的证明 | 第31-47页 |
| 第二章 在增长型数据及删失数据下估计方程的广义经验似然推断 | 第47-85页 |
| 2.1 引言 | 第47-48页 |
| 2.2 预备符号 | 第48-50页 |
| 2.3 方法 | 第50-58页 |
| 2.3.1 估计方程 | 第50-52页 |
| 2.3.2 广义经验似然 | 第52-53页 |
| 2.3.3 惩罚广义经验似然 | 第53-54页 |
| 2.3.4 惩罚广义经验似然的渐进性质 | 第54-57页 |
| 2.3.5 惩罚广义经验似然比检验 | 第57-58页 |
| 2.4 算法实现 | 第58-62页 |
| 2.4.1 RLLA-PGEL算实例分析 | 第58-60页 |
| 2.4.2 算法收敛性分析 | 第60-61页 |
| 2.4.3 调谐参数选择 | 第61-62页 |
| 2.5 数值分析 | 第62-67页 |
| 2.5.1 模拟研究 | 第62-65页 |
| 2.5.2 实例分析 | 第65-67页 |
| 2.6 定理的证明 | 第67-85页 |
| 第三章 在超高维数据下融合均值方差的特征筛选 | 第85-107页 |
| 3.1 引言 | 第85-87页 |
| 3.2 方法 | 第87-90页 |
| 3.2.1 动机来源 | 第87-89页 |
| 3.2.2 估计过程 | 第89-90页 |
| 3.3 理论性质 | 第90-92页 |
| 3.4 数值分析 | 第92-96页 |
| 3.4.1 模拟研究 | 第92-95页 |
| 3.4.2 实例分析 | 第95-96页 |
| 3.5 定理的证明 | 第96-107页 |
| 第四章 在超高维删失数据下Spearman相关系数特征筛选 | 第107-127页 |
| 4.1 引言 | 第107-108页 |
| 4.2 方法 | 第108-110页 |
| 4.2.1 动机来源 | 第108-109页 |
| 4.2.2 完全数据 | 第109-110页 |
| 4.2.3 删失数据 | 第110页 |
| 4.3 理论性质 | 第110-112页 |
| 4.4 数值分析 | 第112-120页 |
| 4.4.1 模拟研究 | 第112-118页 |
| 4.4.2 实例分析 | 第118-120页 |
| 4.5 定理的证明 | 第120-127页 |
| 第五章 附录 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-136页 |
| 发表文章目录 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137页 |
