缺失数据下联合均值与方差模型的参数估计  

Parameters Estimators for Joint Mean and Variance Models with Missing Data

作　　者：邱贻涛[1] 吴刘仓[1] 马婷[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学理学院,云南昆明650093

出　　处：《数理统计与管理》2015年第4期621-627,共7页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11261025)

摘　　要：基于正态分布提出了缺失数据下联合均值与方差模型,在响应变量随机缺失下研究了该模型均值插补、回归插补和随机回归插补三种插补方法的参数估计,通过数据模拟和实例研究结果比较表明,随机回归插补方法是三种插补方法中最有用和有效的。We propose the parameters estimators for joint mean and variance models of normal distribution with missing data,provide parameters estimation under the mean imputation,regression imputation and stochastic imputation methods for missing response at random.Simulation and practice show that the stochastic regression imputation is the most useful and effective among the three imputation methods.

关 键 词：缺失数据 联合均值与方差模型 均值插补 回归插补 随机回归插补 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]