| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 问题提出 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景和国内外研究现状 | 第11-22页 |
| 1.2.1 缺失数据 | 第11-14页 |
| 1.2.2 Bayes经验似然 | 第14-16页 |
| 1.2.3 Bayes局部影响分析 | 第16-20页 |
| 1.2.4 结构方程模型 | 第20-22页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第22-26页 |
| 第二章 带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析 | 第26-66页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 带有MNAR数据的Bayes经验似然 | 第27-31页 |
| 2.3 Bayes局部影响分析 | 第31-36页 |
| 2.3.1 Bayes扰动模型及流形 | 第31-33页 |
| 2.3.2 局部影响测度 | 第33-36页 |
| 2.3.3 Bayes局部影响分析 | 第36页 |
| 2.4 拟合优度统计量 | 第36-39页 |
| 2.5 数值分析 | 第39-56页 |
| 2.5.1 模拟研究 | 第39-51页 |
| 2.5.2 实例分析 | 第51-56页 |
| 2.6 定理证明 | 第56-63页 |
| 2.7 本章小结 | 第63-66页 |
| 第三章 基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择 | 第66-80页 |
| 3.1 引言 | 第66-67页 |
| 3.2 估计方程下的Bayes变量选择 | 第67-71页 |
| 3.2.1 Bayes经验似然 | 第67-68页 |
| 3.2.2 Bayes变量选择 | 第68-69页 |
| 3.2.3 后验概率相合性 | 第69-71页 |
| 3.3 数值分析 | 第71-75页 |
| 3.3.1 模拟研究 | 第71-73页 |
| 3.3.2 实例分析 | 第73-75页 |
| 3.4 定理证明 | 第75-78页 |
| 3.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第四章 结构方程模型中的潜在变量选择 | 第80-110页 |
| 4.1 引言 | 第80-82页 |
| 4.2 结构方程模型中的潜在变量选择 | 第82-86页 |
| 4.2.1 模型介绍 | 第82-83页 |
| 4.2.2 方法 | 第83-84页 |
| 4.2.3 渐近性质 | 第84-86页 |
| 4.3 计算过程 | 第86-92页 |
| 4.3.1 极大惩罚对数似然函数的ECM算法 | 第86-89页 |
| 4.3.2 标准误差估计 | 第89-91页 |
| 4.3.3 调节参数的选择 | 第91-92页 |
| 4.4 模拟研究 | 第92-102页 |
| 4.4.1 实验1 | 第92-99页 |
| 4.4.2 实验2 | 第99-102页 |
| 4.5 实例分析 | 第102-105页 |
| 4.6 定理证明 | 第105-108页 |
| 4.7 本章小结 | 第108-110页 |
| 第五章 基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断 | 第110-128页 |
| 5.1 引言 | 第110-112页 |
| 5.2 模型 | 第112-114页 |
| 5.3 Bayes经验似然估计 | 第114-117页 |
| 5.4 数值分析 | 第117-126页 |
| 5.4.1 模拟研究 | 第117-123页 |
| 5.4.2 实例分析 | 第123-126页 |
| 5.5 本章小结 | 第126-128页 |
| 第六章 总结及进一步研究工作 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-140页 |
| 发表文章目录 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141页 |
