| 中文摘要 | 第1-12页 |
| 英文摘要 | 第12-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-26页 |
| ·半参数统计模型 | 第18-20页 |
| ·纵向数据以及缺失数据 | 第20-21页 |
| ·纵向数据 | 第20-21页 |
| ·缺失数据 | 第21页 |
| ·变量选择以及稳健估计 | 第21-26页 |
| ·变量选择 | 第21-24页 |
| ·稳健估计 | 第24-26页 |
| 第二章 基于惩罚M型回归的部分线性变系数模型的结构识别和变量选择 | 第26-46页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·模型结构识别和变量选择 | 第27-34页 |
| ·惩罚的M型回归 | 第28-30页 |
| ·算法 | 第30-31页 |
| ·压缩参数选择 | 第31页 |
| ·渐近性质 | 第31-34页 |
| ·模拟研究 | 第34-35页 |
| ·纵向AIDS数据分析 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36页 |
| ·附录：定理的证明 | 第36-46页 |
| 第三章 分组加法多指标模型的稳健方向识别及其应用 | 第46-76页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·稳健方向识别和估计 | 第47-50页 |
| ·应用 | 第50-57页 |
| ·部分线性单指标模型的免迭代复合分位数估计 | 第51-54页 |
| ·p>>n情况下的变量选择 | 第54-57页 |
| ·模拟研究 | 第57-59页 |
| ·实际数据分析 | 第59-60页 |
| ·附录：引理和定理的证明 | 第60-76页 |
| 第四章 带有缺失数据的非线性条件估计方程的最小光滑距离估计 | 第76-94页 |
| ·引言 | 第76-79页 |
| ·方法 | 第79-82页 |
| ·论性质 | 第82-84页 |
| ·模拟研究 | 第84-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| ·附录 | 第87-94页 |
| 第五章 纵向数据广义部分线性变系数模型的稳健和有效估计 | 第94-111页 |
| ·引言 | 第94-96页 |
| ·方法和主要结果 | 第96-102页 |
| ·方法 | 第96-98页 |
| ·渐近性质 | 第98-100页 |
| ·讨厌参数 | 第100页 |
| ·算法 | 第100-102页 |
| ·数值结果 | 第102-103页 |
| ·附录 | 第103-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间完成论文情况 | 第122-123页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第123页 |
