| 不完全数据多重插补的Bootstrap方差估计 |
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| 引用本文： | 李春林,高玉鹏,李圣瑜.不完全数据多重插补的Bootstrap方差估计[J].统计与决策,2017(18):74-76. |
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| 作者姓名： | 李春林 高玉鹏 李圣瑜 |
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| 作者单位： | 河北经贸大学数学与统计学院,石家庄,050061 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金资助项目(13BTJ007)，河北省科学研究项目(134576208D) |
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| 摘 要： | 当对插补所得的“完整数据集”使用标准的完全数据统计方法的时候,往往会低估插补估计量的方差.Bootstrap方法(自助法)是非参数统计中的一种重要的统计方法,是基于原始观测数据进行重复抽样,能充分的利用已知数据,不需要对未知总体进行任何的分布假设或增加新的样本信息,进而再利用现有的统计模型对总体的分布特性进行统计推断.本文首先运用多重插补的方法对缺失数据进行了插补,之后利用Bootstrap方法对插补之后的数据进行了插补统计量的方差估计,结果表明运用Bootstrap方法进行插补统计量的方差估计更科学更准确.
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| 关 键 词： | 不完全数据 多重插补 Bootstrap方法 |
Bootstrap Variance Estimation on Multiple Interpolation of Incomplete Data |
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| Authors: | Li Chunlin Gao Yupeng Li Shengyu |
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| Abstract: | |
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