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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展和科技的進步,統(tǒng)計學越來越受到人們的重視。統(tǒng)計研究的一個重要環(huán)節(jié)是采集數(shù)據(jù),而在采集數(shù)據(jù)時往往由于一些不確定的因素導致數(shù)據(jù)不能被完全采集,這樣的數(shù)據(jù)被稱作刪失數(shù)據(jù)。刪失數(shù)據(jù)包括左刪失數(shù)據(jù)、右刪失數(shù)據(jù)和區(qū)間刪失數(shù)據(jù),其研究開始于天文學、經(jīng)濟學、流行病學、生物統(tǒng)計學等領域,研究方法主要有參數(shù)、半?yún)?shù)及非參數(shù)估計法,其中,非參數(shù)方法是當前國際研究的一個熱點。在非參數(shù)估計中,基于核函數(shù)的估計因其平滑性好、計算量小,適用性廣而深受學
2、者們的歡迎。為了反映刪失數(shù)據(jù)的一般水平和集中趨勢,學者們通常選擇研究眾數(shù)這一統(tǒng)計參數(shù),因為它幾乎不會受極端數(shù)據(jù)影響且求法簡便。
近十年間,刪失數(shù)據(jù)理論得到了快速的發(fā)展和廣泛應用,同時也出現(xiàn)了許多亟待解決的問題。本文主要研究了左刪失數(shù)據(jù)在α-混合相依結構下密度函數(shù)及眾數(shù)非參數(shù)核估計的漸近性質,得到了很好的結果。具體工作有以下三個方面:
一、研究了左刪失數(shù)據(jù)在平穩(wěn)α-混合結構下密度函數(shù)一階、二階導數(shù)的非參數(shù)核估計,在一定
3、的條件下應用Fuk-Nagaev不等式獲得了估計量的強一致收斂性及其收斂速度。
二、研究了左刪失數(shù)據(jù)在平穩(wěn)α-混合結構下眾數(shù)的非參數(shù)核估計,利用泰勒展開方法得到了估計模型,在一定條件下由Bernstein大塊小塊方法得到估計的漸近正態(tài)性,并在此基礎上構造了眾數(shù)估計的置信區(qū)間。
三、利用AR(1)模型生成α-混合數(shù)據(jù),用Matlab軟件對數(shù)據(jù)進行處理,得到了幾組對照數(shù)據(jù)眾數(shù)估計的均方誤差表、直方圖和正態(tài)概率圖。這些模擬
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