线性回归模型在因变量缺失下的约束估计OA北大核心CHSSCDCSSCI
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.
安佰玲;王森;胡洪胜
淮北师范大学数学科学学院,安徽淮北235000中央民族大学理学院统计学系,北京100081中央民族大学理学院统计学系,北京100081
数理科学
线性回归模型缺失数据插补方法最小二乘估计约束估计
《统计与决策》 2013 (11)
19-21,3
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)
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