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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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文献信息
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
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴刘仓 52 148 7.0 10.0
2 张家茂 2 10 1.0 2.0
3 李玲雪 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究分支
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引文网络交叉学科
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应用数学
季刊
1001-9847
42-1184/O1
16开
武汉市珞瑜路1037号华中科技大学逸夫科技大楼801
38-61
1988
chi
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