目錄
前言
符號表
第1章 缺失數據 1
1.1 協(xié)變量缺失機制 1
1.2 協(xié)變量缺失的處理方法 4
1.2.1 完整個體分析 4
1.2.2 基于插補數據的方法 4
1.2.3 基于似然的方法 6
1.3 響應變量缺失規(guī)制 8
1.4 響應變量缺失的處理方法 9
第2章 常用的一些檢驗方法 11
2.1 蒙特卡羅檢驗 11
2.1.1 參數蒙特卡羅檢驗 11
2.1.2 非參數蒙特卡羅檢驗 12
2.2 得分類型的檢驗 15
第3章 完全數據模型的假設檢驗 19
3.1 廣義線性模型的研究 19
3.1.1 統(tǒng)計量的漸近性質 20
3.1.2 蒙特卡羅近似 21
3.2 部分線性模型的研究 22
3.3 變系數模型的關于模型的檢驗 22
3.3.1 檢驗統(tǒng)計量及其極限性質 25
3.3.2 蒙特卡羅近似 27
3.4 變系數模型的關于回歸系數的檢驗 28
3.4.1 檢驗步驟 30
3.4.2 檢驗統(tǒng)計量的近似表現 31
第4章 因變量缺失時部分線性模型擬合優(yōu)度檢驗 34
4.1 引言 34
4.2 完全數據的構造以及模型的估計 35
4.3 檢驗統(tǒng)計量及其漸近性質 36
4.4 蒙特卡羅逼近 38
4.5 數值分析 40
4.5.1 模擬分析 40
4.5.2 實際數據分析 43
4.6 定理的證明 44
第5章 協(xié)變量隨機缺失時廣義線性模型的擬合優(yōu)度檢驗 53
5.1 檢驗步驟 54
5.1.1 檢驗統(tǒng)計量的構造 54
5.1.2 檢驗統(tǒng)計量的極限性質 56
5.2 數值分析 57
5.2.1 模擬研究 57
5.2.2 實例分析 61
5.3 定理的證明 61
第6章 響應變量缺失時變系數模型的非參數檢驗 71
6.1 引言 71
6.2 檢驗統(tǒng)計量的構造 72
6.3 統(tǒng)計量的漸近性質 74
6.4 蒙特卡羅近似 75
6.5 數據分析 77
6.5.1 模擬研究 77
6.5.2 應用于一個環(huán)境數據 81
6.6 定理的證明 82
第7章 協(xié)變量隨機缺失時部分線性模型的擬合優(yōu)度檢驗 92
7.1 引言 92
7.2 檢驗步驟 93
7.2.1 檢驗統(tǒng)計量的構建 93
7.2.2 檢驗統(tǒng)計量的漸近性質 95
7.3 數據分析 97
7.3.1 模擬研究 97
7.3.2 實際數據分析 100
7.4 定理的證明 101
第8章 響應變量隨機缺失時變系數模型的擬合優(yōu)度檢驗 108
8.1 引言 108
8.2 檢驗統(tǒng)計量的構造 109
8.3 漸進性質 111
8.4 蒙特卡羅近似 112
8.5 數據分析 113
8.5.1 模擬研究 113
8.5.2 應用于一個環(huán)境數據集 116
8.6 定理的證明 116
參考文獻 122
索引 127