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协变量数据缺失情形下的参数估计方法

2018-09-10分类号:O212

【作者】于力超  
【部门】中央民族大学理学院  
【摘要】在抽样调查活动中,如何对含缺失的数据集进行总体参数估计是一个热点话题。目前已有方法主要针对因变量数据缺失的情形,对协变量缺失的情况研究较少。文章在协变量数据缺失机制为MAR或NMAR的情形下,介绍了几种协变量缺失情形下参数估计的方法,包括多重插补法、Bayes法、EM极大似然估计法,尝试将EM算法、Gibbs抽样法、数据扩充算法等统计计算方法引入协变量缺失情形下的参数估计问题。并通过数值模拟,对几种方法进行比较。
【关键词】协变量缺失  多重插补法  Bayes法  极大似然估计  EM算法  Gibbs抽样  数据扩充算法
【基金】国家社会科学基金青年项目(18CTJ011);; 全国统计科学研究项目重点项目(2017LZ01)
【所属期刊栏目】统计与决策
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