MCAR缺失机制下基于线性模型的方差估计问题  

Variance estimation based on the linear model under the MCAR mechanism

作　　者：谭俊佳[1] 郭鹏江[1] 夏志明[1] 

机构地区：[1]西北大学数学系,陕西西安710127

出　　处：《纺织高校基础科学学报》2010年第4期407-411,共5页Basic Sciences Journal of Textile Universities

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50846021)

摘　　要：在MCAR缺失机制下,应用多元线性回归模型对目标变量y的期望yR进行方差估计.运用Jackknife方法产生一系列伪复制数据集,用最小二乘法得到回归系数β的无偏估计量β(j)和辅助变量X的均值x-(j).将-yR(j)=x′(j)β(j)代入方差公式,就得到了yR的一个方差估计量VJ.通过Monte Carlo模型及其结果分析,VJ被证明是一个好的方差估计量.Under the MCAR mechanism,the multiple linear model is used to estimate the variance of yR.First,a series of pseudo-replication data sets,an unbiased estimation of regression coefficients β（j） with the Least Squared Estimation and the mean of auxiliary variable X are obtained.Then the variance estimation VJ is got through putting yR（j）=x′（j）β（j） into the variance formula.Through the Monte Carlo simulation and the result analysis,VJ is proved to be a wonderful estimation of Var（yR）.

关 键 词：MCAR缺失机制 线性模型 JACKKNIFE MONTE CARLO模拟 方差估计 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]