【摘 要】
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本文中的属性数据是指一系列（有序/无序）的类别或一些非精确语言值.属性数据广泛存在于社会学、经济学和生物医学等领域.面对客观日益增长的数据分析需求,此类数据的统计建模具有重要的理论与实践意义.本文主要研究分类数据下Logit部分线性回归模型的多重共线性问题,具有有序无序混合分类讨厌协变量的Logit部分线性回归模型的估计问题,有序分类响应的一类混合模型及其估计,以及隶属函数法下非精确语言值数据AR
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本文中的属性数据是指一系列（有序/无序）的类别或一些非精确语言值.属性数据广泛存在于社会学、经济学和生物医学等领域.面对客观日益增长的数据分析需求,此类数据的统计建模具有重要的理论与实践意义.本文主要研究分类数据下Logit部分线性回归模型的多重共线性问题,具有有序无序混合分类讨厌协变量的Logit部分线性回归模型的估计问题,有序分类响应的一类混合模型及其估计,以及隶属函数法下非精确语言值数据ARMA模型的定义、估计及其应用问题.（1）基于轮廓似然估计,在给出Logit部分线性回归模型的岭估计、Liu估计和Liu-型估计的基础上提出一种消除该模型多重共线性的广义Liu-型估计方法.在渐近均方误差矩阵（MSEM）准则下,给出广义Liu-型估计的优良性条件.确定广义Liu-型估计的偏差参数和偏差参数函数的最优选择.进行模拟实验和实证分析.（2）将简化的分类核函数应用到讨厌协变量是混合分类数据的Logit部分线性回归模型中,并定义线性协变量与讨厌协变量间的回归关系,进而提出一种迭代加权最小二乘估计的改进算法.给出此方法优良性的模拟与实证结果.（3）从Zipf’s定律支持的响应风格出发,利用截尾Zeta分布来替代CUB模型中的不确定性部分,进而提出一种新的有序分类响应的CZB模型.给出该模型参数估计的EM算法、截尾黎曼Zeta函数的近似和参数估计量的渐近方差-协方差矩阵.给出该模型优良性的模拟与实证结果.（4）在隶属函数法下,通过模糊随机变量对非精确语言值数据定义其均值、方差、协方差、误差标准化过程以及ARMA模型,并得到该模型在集间L2距离下的最小二乘估计及其渐近性质.给出该模型优良性的模拟与实证结果.
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