| 中文摘要 | 第7-12页 |
| 英文摘要 | 第12-17页 |
| 第一章 绪论 | 第18-31页 |
| 1.1 左截断数据 | 第18-22页 |
| 1.2 α混合序列 | 第22-23页 |
| 1.3 分位数回归和复合分位数回归 | 第23-26页 |
| 1.3.1 分位数回归 | 第23-24页 |
| 1.3.2 复合分位数回归 | 第24-26页 |
| 1.4 变量选择 | 第26-31页 |
| 第二章 左截断独立数据下条件分位数的非参数估计 | 第31-49页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 估计量的构造 | 第32-35页 |
| 2.3 假设条件和主要结果 | 第35-39页 |
| 2.4 模拟研究 | 第39-42页 |
| 2.4.1 均方误差 | 第40页 |
| 2.4.2 置信区间 | 第40-42页 |
| 2.5 主要结果的证明 | 第42-49页 |
| 第三章 左截断相依数据下条件分位数的非参数估计 | 第49-77页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.2 估计量的构造 | 第51-55页 |
| 3.2.1 完全数据下估计量的构造 | 第51-52页 |
| 3.2.2 左截断相依数据下估计量的构造 | 第52-55页 |
| 3.3 假设条件和主要结果 | 第55-59页 |
| 3.4 模拟研究 | 第59-65页 |
| 3.4.1 均方误差 | 第61-62页 |
| 3.4.2 正态性验证 | 第62-63页 |
| 3.4.3 置信区间 | 第63-65页 |
| 3.5 主要结果的证明 | 第65-77页 |
| 第四章 左截断数据下线性模型回归参数的复合分位数估计和变量选择 | 第77-97页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 模型和问题 | 第78-81页 |
| 4.2.1 截断模型的背景 | 第78-80页 |
| 4.2.2 复合分位数估计和变量选择 | 第80-81页 |
| 4.3 假设条件和主要结果 | 第81-83页 |
| 4.4 模拟研究 | 第83-86页 |
| 4.4.1 例1 | 第83-84页 |
| 4.4.2 例2 | 第84-86页 |
| 4.5 主要结果的证明 | 第86-97页 |
| 第五章 结论与展望 | 第97-100页 |
| 5.1 左截断相依数据下线性模型及半参数模型的复合分位数回归问题 | 第98-99页 |
| 5.2 其他不完全数据下条件分位数的双核局部线性估计 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 攻读博士学位期间完成论文情况 | 第113-114页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第114页 |
