【摘 要】
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在生物医学、教育学和经济学等研究领域中,缺失数据普遍存在.它们是统计研究中的热门问题.目前国内外大部分对这一方面的研究都是基于缺失机制为可忽略缺失的假设下对广义线
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在生物医学、教育学和经济学等研究领域中,缺失数据普遍存在.它们是统计研究中的热门问题.目前国内外大部分对这一方面的研究都是基于缺失机制为可忽略缺失的假设下对广义线性模型建立统计理论.但一些实际问题(如：涉及隐私问题)导致越来越多的缺失数据是不可忽略的.若仍采用现存的处理可忽略缺失数据的方法处理不可忽略缺失数据,会导致估计效果不好.因此,研究带有不可忽略缺失数据的广义线性模型是具有实际意义的.然而,由于不可忽略缺失数据的存在,使得研究变得很困难,至今还没得到很好的发展.本文对带有不可忽略缺失数据的广义线性模型采用经验似然的方法进行参数估计,其主要研究内容包括：(1)针对不可忽略缺失数据,采用倾向得分调整(propensity score adjustment)的方法对缺失概率函数进行估计,所得的估计具有相合性.(2)基于逆概率加权的插补方法所新建的无偏估计方程,在有辅助信息或没有辅助信息的情况下,采用经验似然的方法进行参数估计,并讨论了所得的经验似然估计具有相合性和渐近正态性.(3)通过大量的模拟研究及实例分析,验证了本文所提出的方法具有稳健性和有效性.
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