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微观计量分析中缺失数据的极大似然估计

2005-11-05分类号:F224

【作者】孙凤  
【部门】清华大学人文学院  
【摘要】微观计量经济分析中常常遇到缺失数据,传统的处理方法是删除所要分析变量中的缺失数据,或用变量的均值替代缺失数据,这种方法经常造成样本有偏。极大似然估计方法可以有效地处理和估计缺失数据。本文首先介绍缺失数据的极大似然估计方法,然后对一实际调查数据中的缺失数据进行极大似然估计,并与传统处理方法的估计结果进行比较和评价。
【关键词】极大似然估计  预期—最大算法  缺失数据
【基金】国家自然基金资助(批准号:70173040),课题名称为“中国消费者行为研究”。
【所属期刊栏目】数量经济技术经济研究
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