| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 模型介绍 | 第9-11页 |
| 1.1.1 部分线性可加模型 | 第9-10页 |
| 1.1.2 部分变系数模型 | 第10-11页 |
| 1.2 估计方法 | 第11-13页 |
| 1.2.1 众数回归 | 第11-12页 |
| 1.2.2 B样条估计 | 第12-13页 |
| 1.3 变量选择方法及研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 自适应LASSO | 第13页 |
| 1.3.2 SCAD惩罚函数 | 第13-14页 |
| 1.3.3 变量选择方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 缺失数据介绍 | 第15页 |
| 1.5 本文的研究内容及结构 | 第15-16页 |
| 第二章 部分线性可加模型的众数回归与变量选择 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 变量选择 | 第17-19页 |
| 2.2.1 B样条 | 第17页 |
| 2.2.2 惩罚估计方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 大样本性质 | 第18-19页 |
| 2.3 估计算法和调节参数的选择 | 第19-21页 |
| 2.3.1 估计算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 窗宽选择 | 第20页 |
| 2.3.3 调节参数的选择 | 第20-21页 |
| 2.4 模拟分析 | 第21-22页 |
| 2.5 定理证明 | 第22-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 缺失数据下基于众数回归部分变系数模型的稳健估计和变量选择 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 变量选择及其渐近性质 | 第30-32页 |
| 3.2.1 估计方法与变量选择过程 | 第30-31页 |
| 3.2.2 渐近性质 | 第31-32页 |
| 3.3 估计算法和调节参数的选择 | 第32-34页 |
| 3.3.1 窗宽选择 | 第32-33页 |
| 3.3.2 估计算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 节点和调节参数的选择 | 第34页 |
| 3.4 模拟分析 | 第34-35页 |
| 3.5 定理证明 | 第35-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第51页 |