| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究的问题 | 第12页 |
| 1.2 偏态分布 | 第12-13页 |
| 1.2.1 偏正态分布 | 第12-13页 |
| 1.2.2 偏T正态分布 | 第13页 |
| 1.3 关于缺失数据的研究 | 第13-14页 |
| 1.3.1 缺失数据机制 | 第13-14页 |
| 1.3.2 缺失数据处理策略 | 第14页 |
| 1.4 本文内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 缺失偏正态分布下联合位置与尺度模型的统计推断 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 偏正态分布联合位置与尺度模型 | 第17-18页 |
| 2.3 完全数据下参数的极大似然估计 | 第18-20页 |
| 2.3.1 极大似然估计 | 第18-19页 |
| 2.3.2 极大似然估计的迭代算法 | 第19-20页 |
| 2.4 缺失数据下参数的极大似然估计 | 第20-21页 |
| 2.4.1 缺失数据下基于回归插补的参数估计 | 第20-21页 |
| 2.4.2 缺失数据下基于随机回归插补的参数估计 | 第21页 |
| 2.5 Monte Carlo模拟 | 第21-25页 |
| 2.5.1 完全数据下的参数估计模拟研究 | 第21-23页 |
| 2.5.2 缺失数据下的参数估计模拟研究 | 第23-25页 |
| 2.6 实例分析 | 第25-27页 |
| 2.7 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 缺失偏正态分布联合位置、尺度与偏度模型的EM类型算法 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 偏正态分布联合位置、尺度与偏度模型 | 第29-30页 |
| 3.3 EM类型算法 | 第30页 |
| 3.3.1 EM算法 | 第30页 |
| 3.3.2 ECME算法 | 第30页 |
| 3.4 基于偏正态分布联合位置、尺度与偏度模型的EM类型算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 EM类型算法前的一些准备 | 第31页 |
| 3.4.2 EM算法下的极大似然估计 | 第31-33页 |
| 3.4.3 ECME算法下的极大似然估计 | 第33-34页 |
| 3.5 缺失偏正态分布联合位置、尺度与偏度模型的EM类型算法 | 第34-38页 |
| 3.5.1 缺失数据下的EM算法 | 第34-37页 |
| 3.5.2 缺失数据下的ECME算法 | 第37-38页 |
| 3.6 Monte Carlo模拟 | 第38-40页 |
| 3.6.1 完全数据下参数估计模拟研究 | 第38-39页 |
| 3.6.2 缺失数据下参数估计模拟研究 | 第39-40页 |
| 3.7 小结 | 第40-42页 |
| 第四章 缺失偏T正态分布下联合位置与尺度模型的统计推断 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于偏T正态分布联合位置与尺度模型 | 第43页 |
| 4.3 基于偏T正态分布联合建模模型的极大似然估计 | 第43-47页 |
| 4.3.1 完全数据下参数的极大似然估计 | 第43-47页 |
| 4.3.2 缺失数据下参数的极大似然估计 | 第47页 |
| 4.4 Monte Carlo模拟 | 第47-50页 |
| 4.4.1 完全数据下的参数估计结果 | 第47-48页 |
| 4.4.2 缺失数据下的参数估计结果 | 第48-50页 |
| 4.5 结论 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表和完成的相关论文 | 第58页 |
