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缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断
缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断
作者:
吴刘仓
张家茂
李玲雪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
缺失偏t正态数据
线性回归模型
修正随机回归插补
极大似然估计
摘要:
本文研究缺失偏t正态数据下线性回归模型的参数估计问题,针对缺失偏t正态数据,为使样本分布更加接近真实分布,改善模型的回归系数、尺度参数、偏度参数和自由度参数的估计效果,提高参数估计的稳定性,提出一种适合缺失偏t正态数据下线性回归模型的修正随机回归插补方法.通过随机模拟和实例研究,同随机回归插补,多重随机回归插补方法比较,结果表明所提出的修正随机回归插补方法是有效可行的.
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篇名
缺失偏t正态数据下线性回归模型的统计推断
来源期刊
应用数学
学科
数学
关键词
缺失偏t正态数据
线性回归模型
修正随机回归插补
极大似然估计
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
16-25
页数
10页
分类号
O212.1
字数
语种
中文
DOI
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作者信息
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姓名
单位
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吴刘仓
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张家茂
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缺失偏t正态数据
线性回归模型
修正随机回归插补
极大似然估计
研究起点
研究来源
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
应用数学
主办单位:
华中科技大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1001-9847
CN:
42-1184/O1
开本:
16开
出版地:
武汉市珞瑜路1037号华中科技大学逸夫科技大楼801
邮发代号:
38-61
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
2606
总下载数(次)
1
总被引数(次)
7629
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