线性回归模型在因变量缺失下的约束估计
2013-06-10分类号:O212.1
【部门】淮北师范大学数学科学学院 中央民族大学理学院统计学系
【摘要】文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。
【关键词】线性回归模型 缺失数据 插补方法 最小二乘估计 约束估计
【基金】安徽省高等学校省级自然科学项目(KJ2013Z285);; 淮北师范大学青年科研项目(700698)
【所属期刊栏目】统计与决策
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