【摘 要】
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样本数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的两个问题,它们在一定程度上影响模型参数估计的准确性和有效性.该研究首先提出了一个新的截断非平衡似无关回归模型,这个模型
【基金项目】
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国家自然科学基金(71001107);国家社会科学基金(10BJY104);中央高校基本科研经费项目(2722013JC086)
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样本数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的两个问题,它们在一定程度上影响模型参数估计的准确性和有效性.该研究首先提出了一个新的截断非平衡似无关回归模型,这个模型能够同时考虑数据缺失和截断的特征;然后基于Geweke-Hajivassiliou-Keane(GHK)的仿真算子,建立了该模型的极大仿真似然估计方法;蒙特卡罗实验结果表明,在大样本和有限样本下这种估计方法在参数估计的准确性和有效性方面均具有良好表现.
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