| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-18页 |
| 1.2 本文的内容及结构 | 第18-20页 |
| 第二章 缺失数据下带不等式约束的反应变量均值的假设检验 | 第20-43页 |
| 2.1 经验对数似然比函数 | 第21-23页 |
| 2.2 主要结果 | 第23-27页 |
| 2.2.1 反应变量均值的单边假设检验 | 第23-26页 |
| 2.2.2 反应变量均值的双边假设检验 | 第26-27页 |
| 2.3 模拟研究 | 第27-32页 |
| 2.4 结论 | 第32-33页 |
| 2.5 主要结果的证明 | 第33-43页 |
| 第三章 缺失数据下部分线性测量误差模型的假设检验 | 第43-64页 |
| 3.1 检验过程 | 第44-47页 |
| 3.1.1 纠偏的估计 | 第44-45页 |
| 3.1.2 检验统计量的构造 | 第45-46页 |
| 3.1.3 检验统计量的极限分布 | 第46-47页 |
| 3.1.4 局部备择假设的检验 | 第47页 |
| 3.2 模拟研究和实例 | 第47-52页 |
| 3.2.1 模拟研究 | 第47-51页 |
| 3.2.2 应用实例 | 第51-52页 |
| 3.3 主要结果的证明 | 第52-64页 |
| 第四章 随机截断数据下部分线性模型的分位数回归和变量选择 | 第64-86页 |
| 4.1 方法与主要结果 | 第64-70页 |
| 4.1.1 左截断数据下部分线性模型的估计 | 第64-66页 |
| 4.1.2 分位数回归估计量 | 第66-69页 |
| 4.1.3 变量选择 | 第69-70页 |
| 4.2 模拟研究 | 第70-76页 |
| 4.3 结论 | 第76页 |
| 4.4 主要结果的证明 | 第76-86页 |
| 第五章 随机截断数据下变系数模型加权分位数回归和检验 | 第86-109页 |
| 5.1 方法和主要结果 | 第86-93页 |
| 5.1.1 背景和截断模型 | 第86-87页 |
| 5.1.2 截断数据下加权的分位数估计 | 第87-89页 |
| 5.1.3 截断数据下加权的复合分位数估计 | 第89-92页 |
| 5.1.4 基于Bootstrap的拟合优度检验 | 第92-93页 |
| 5.2 模拟研究和实例 | 第93-102页 |
| 5.2.1 模拟研究 | 第93-99页 |
| 5.2.2 应用实例 | 第99-102页 |
| 5.3 主要结果的证明 | 第102-109页 |
| 第六章 结论与展望 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的论文 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
