非参数回归模型在缺失数据情形下的统计推断  

Statistical Inference of Non-parametric Regression Models in the Case of Missing Data

作　　者：陈婷婷[1] CHEN Tingting

机构地区：[1]滁州城市职业学院,安徽滁州239000

出　　处：《滁州职业技术学院学报》2024年第2期63-67,共5页Journal of Chuzhou Polytechnic

摘　　要：缺失数据情形的统计推断是统计学领域的热门研究对象。为了尽可能提高缺失数据填补的覆盖精准率,本研究将回归填补法与逆概率权填补法相结合,对随机设计和响应变量缺失数据情形非参数回归模型的统计推断进行研究,利用逆概率权填补法构造经验似然置信区间,以提高覆盖精度。通过分析得到结论:在缺失数据情形下,使用非参数回归填补法可以得到较大的置信区间平均长度值,利用逆概率权填补法构造的经验似然置信区间具有更高的覆盖精度。

关 键 词：缺失数据情形 非参数回归模型 置信区间 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]