| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 第一节 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 一、研究背景 | 第9-10页 |
| 二、研究意义 | 第10页 |
| 第二节 文献综述 | 第10-15页 |
| 一、缺失数据研究方面 | 第10-12页 |
| 二、变量选择研究方面 | 第12-14页 |
| 三、基于缺失数据的变量选择研究方面 | 第14-15页 |
| 第三节 研究思路及框架 | 第15-16页 |
| 一、研究思路 | 第15-16页 |
| 二、基本框架 | 第16页 |
| 第四节 创新之处 | 第16-18页 |
| 第二章 理论回顾 | 第18-30页 |
| 第一节 缺失数据模式和机制 | 第18-21页 |
| 一、缺失数据的定义 | 第18页 |
| 二、缺失数据模式 | 第18-21页 |
| 三、缺失数据机制 | 第21页 |
| 第二节 处理缺失数据的方法 | 第21-24页 |
| 一、缺失数据处理方法概述 | 第21-23页 |
| 二、多重填补(Multiple Imputation) | 第23页 |
| 三、EM算法 | 第23-24页 |
| 第三节 变量选择的方法 | 第24-30页 |
| 一、变量选择概述 | 第24-25页 |
| 二、Lasso方法 | 第25-27页 |
| 三、适应性Lasso方法 | 第27-28页 |
| 四、Elastic Net方法 | 第28-30页 |
| 第三章 完全数据下一般线性模型的变量选择 | 第30-42页 |
| 第一节 基于稳定性选择和Bootstrap Lasso方法的研究 | 第30-32页 |
| 一、回归模型 | 第30页 |
| 二、稳定性选择 | 第30-32页 |
| 三、Bootstrap Lasso方法 | 第32页 |
| 第二节 数值模拟 | 第32-41页 |
| 一、低维模拟 | 第32-37页 |
| 二、高维模拟 | 第37-41页 |
| 第三节 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 缺失数据下一般线性模型的变量选择 | 第42-54页 |
| 第一节 方法论 | 第42-45页 |
| 一、回归模型 | 第42页 |
| 二、自助法填补 | 第42-43页 |
| 三、基于自助法填补的稳定性变量选择(BISS) | 第43-44页 |
| 四、基于自助法填补的Bootstrap Lasso变量选择(BIBL) | 第44-45页 |
| 第二节 数值模拟与实例分析 | 第45-53页 |
| 一、数值模拟 | 第45-50页 |
| 二、序列变点检测 | 第50-53页 |
| 第三节 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 第一节 总结 | 第54页 |
| 第二节 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
