| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-37页 |
| ·数据类型 | 第13-20页 |
| ·长度偏差数据 | 第14-17页 |
| ·纵向数据 | 第17-19页 |
| ·缺失数据 | 第19-20页 |
| ·复杂数据分位数模型及变系数分位数回归模型 | 第20-34页 |
| ·复杂数据下分位数回归建模文献综述 | 第21-26页 |
| ·变系数模型及变系数分位数回归模型 | 第26-27页 |
| ·条件矩限制模型 | 第27-30页 |
| ·变量选择 | 第30-32页 |
| ·缺失数据估计方程 | 第32-34页 |
| ·本文的主要结果 | 第34-37页 |
| 第二章 右删失长度偏差数据的分位数回归 | 第37-61页 |
| ·前言 | 第37-39页 |
| ·分位数回归模型及其统计推断方法 | 第39-43页 |
| ·右删失长度偏差数据及模型 | 第39-40页 |
| ·分位数回归删失逆概率积分加权估计方程 | 第40-41页 |
| ·删失变量依赖于协变量 | 第41-43页 |
| ·主要结果 | 第43-46页 |
| ·大样本性质 | 第43-45页 |
| ·渐近方差的估计 | 第45-46页 |
| ·模拟研究 | 第46-50页 |
| ·实际数据例子 | 第50-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| ·主要结果的证明 | 第52-61页 |
| 第三章 右删失长度偏差抽样下变系数分位数回归模型 | 第61-87页 |
| ·前言 | 第61-62页 |
| ·变系数分位数回归 | 第62-66页 |
| ·数据与模型 | 第62-64页 |
| ·局部线性逆概率加权分位数回归估计 | 第64-65页 |
| ·删失变量依赖于协变量 | 第65-66页 |
| ·大样本性质及方差估计 | 第66-68页 |
| ·大样本性质 | 第66-67页 |
| ·渐近方差的估计 | 第67-68页 |
| ·复合分位数回归 | 第68-69页 |
| ·复合估计方程 | 第68页 |
| ·渐近性质 | 第68-69页 |
| ·渐近方差的估计 | 第69页 |
| ·模拟研究 | 第69-75页 |
| ·实例分析 | 第75-78页 |
| ·主要定理的证明 | 第78-87页 |
| 第四章 右删失长度偏差数据下条件矩限制模型的统计推断 | 第87-103页 |
| ·前言 | 第87-88页 |
| ·条件矩限制 | 第88-91页 |
| ·长度偏差数据及条件矩 | 第88-89页 |
| ·逆概率积分加权估计方程 | 第89-91页 |
| ·估计方法和主要结果 | 第91-94页 |
| ·广义矩方法 | 第91-92页 |
| ·大样本性质 | 第92-93页 |
| ·渐近方差的估计 | 第93-94页 |
| ·模拟研究 | 第94-96页 |
| ·主要结果的证明 | 第96-103页 |
| 第五章 信息型观测次数的纵向数据分位数回归模型 | 第103-123页 |
| ·前言 | 第103-105页 |
| ·纵向数据和统计模型 | 第105-106页 |
| ·估计步骤和计算 | 第106-109页 |
| ·估计方程 | 第106-108页 |
| ·基于MM算法的计算 | 第108-109页 |
| ·主要结果 | 第109-111页 |
| ·大样本性质 | 第109-110页 |
| ·渐近方差 | 第110-111页 |
| ·模拟研究 | 第111-115页 |
| ·膀胱癌实例分析 | 第115-116页 |
| ·条件及主要结果的证明 | 第116-123页 |
| 第六章 信息型观测次数纵向数据的复合分位数回归估计及变量选择方法 | 第123-145页 |
| ·前言 | 第123-124页 |
| ·纵向数据和统计模型 | 第124-126页 |
| ·惩罚分位数回归 | 第126-129页 |
| ·惩罚估计方程 | 第126-127页 |
| ·渐近性质 | 第127-128页 |
| ·SCAD惩罚 | 第128-129页 |
| ·自适应LASSO | 第129页 |
| ·调谐参数的选取 | 第129页 |
| ·复合分位数回归(CQR) | 第129-133页 |
| ·复合估计方程 | 第130页 |
| ·渐近性质 | 第130-131页 |
| ·惩罚复合估计方程和Oracle性质 | 第131-132页 |
| ·SCAD惩罚 | 第132页 |
| ·自适应LASSO | 第132页 |
| ·调谐参数选择 | 第132-133页 |
| ·基于MM算法的计算 | 第133-135页 |
| ·分位数回归的MM算法 | 第133-134页 |
| ·变量选择的MM算法 | 第134页 |
| ·惩罚复合分位数回归估计方程的迭代方法 | 第134-135页 |
| ·条件和主要结果的证明 | 第135-145页 |
| 第七章 缺失数据下非光滑估计方程的统计诊断 | 第145-171页 |
| ·前言 | 第145-147页 |
| ·估计方程的整体核插补方法 | 第147-148页 |
| ·估计方法和主要结果 | 第148-153页 |
| ·估计方法 | 第148-149页 |
| ·估计的渐近性质 | 第149-150页 |
| ·渐近协方差的估计 | 第150-152页 |
| ·窗宽选择 | 第152-153页 |
| ·模拟研究 | 第153-154页 |
| ·实例 | 第154-156页 |
| ·主要结果的证明 | 第156-171页 |
| 参考文献 | 第171-191页 |
| 在读博士期间完成的论文及相关工作 | 第191-193页 |
| 致谢 | 第193-194页 |