带删失协变量的分位数回归模型的经验似然推断及其应用
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 一、研究背景 | 第8-9页 |
| 二、研究意义 | 第9-11页 |
| 第二节 文献综述 | 第11-16页 |
| 一、分位数回归方法 | 第11页 |
| 二、带删失协变量的分位数回归模型 | 第11-13页 |
| 三、基于分位数回归的多重插补方法 | 第13-14页 |
| 四、分位数回归模型的经验似然推断 | 第14-16页 |
| 第三节 研究思路及框架 | 第16-18页 |
| 第四节 研究创新 | 第18-19页 |
| 第二章 理论介绍 | 第19-32页 |
| 第一节 删失分位数回归相关背景知识 | 第19-25页 |
| 一、分位数回归的基本思想 | 第19-20页 |
| 二、分位数回归模型的参数估计 | 第20-21页 |
| 三、删失类型 | 第21-23页 |
| 四、带删失协变量的分位数回归模型 | 第23-25页 |
| 第二节 多重插补法的理论基础 | 第25-29页 |
| 第三节 经验似然 | 第29-32页 |
| 第三章 删失分位数回归的填补方法及数值模拟 | 第32-42页 |
| 第一节 带删失协变量的分位数回归模型 | 第32-35页 |
| 一、多重插补法填补删失数据 | 第32-34页 |
| 二、经验似然法估计置信区间 | 第34-35页 |
| 第二节 数据模拟研究 | 第35-41页 |
| 一、模型设定 | 第35-37页 |
| 二、模拟结果和分析 | 第37-41页 |
| 第三节 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于分位数回归技术的多重插补方法的应用 | 第42-48页 |
| 第一节 CRP浓度数据的来源与分析 | 第42-43页 |
| 第二节 失拟检验 | 第43-44页 |
| 第三节 结果分析 | 第44-47页 |
| 第四节 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 第一节 总结 | 第48-49页 |
| 第二节 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
