| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 区间删失的背景介绍 | 第7页 |
| 1.2 相依性区间删失研究的现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的工作安排以及意义 | 第9-11页 |
| 第二章 主要记号及预备知识 | 第11-17页 |
| 2.1 独立I型区间删失数据的统计分析 | 第11-14页 |
| 2.1.1 威布尔参数模型 | 第11-12页 |
| 2.1.2 比例风险半参模型 | 第12-13页 |
| 2.1.3 非参数模型 | 第13-14页 |
| 2.2 Copula理论简介 | 第14-15页 |
| 2.2.1 Copula的定义 | 第14页 |
| 2.2.2 Sklar定理 | 第14-15页 |
| 2.2.3 Copula性质 | 第15页 |
| 2.3 生存Copula(Survival Copula) | 第15页 |
| 2.4 阿基米德Copulas | 第15-17页 |
| 第三章 相依性I型区间删失数据的统计分析 | 第17-19页 |
| 第四章 参数模型以及估计量的敏感性分析 | 第19-25页 |
| 4.1 Nelder-Mead算法 | 第19-20页 |
| 4.2 模拟与敏感性分析 | 第20-25页 |
| 4.2.1 参数的敏感性分析 | 第21-22页 |
| 4.2.2 改变连接函数的敏感性分析 | 第22-23页 |
| 4.2.3 不同删失比例下参数估计的敏感性分析 | 第23-25页 |
| 第五章 半参数模型分析 | 第25-30页 |
| 5.1 Newton-Raphson算法 | 第25-26页 |
| 5.2 信息删失下比例风险模型的似然函数 | 第26-30页 |
| 第六章 非参数估计 | 第30-38页 |
| 6.1 保序回归与最大似然估计 | 第30-33页 |
| 6.1.1 保序回归及其算法 | 第30-31页 |
| 6.1.2 保序回归与最大似然估计 | 第31-33页 |
| 6.2 保序回归在信息区间删失问题中应用 | 第33-34页 |
| 6.3 数值模拟和研究 | 第34-38页 |
| 结论与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 在校期间公开发表论文及科研情况 | 第43页 |