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摘要
第一章 单指数模型的统计推断
§1.1 引言
§1.2 模型定义与基本思路
§1.3 估计方法
§1.4 置信区间
§1.5 数值模拟和实例分析
§1.5.1 关于单指标期望模型的数值模拟
§1.5.2 关于单指标分布模型的数值模拟
§1.5.3 Bootstrap置信区间
§1.5.4 真实数据
§1.6 附录
§1.6.1 证明
第二章 单指标删失数据模型的统计推断
§2.1 引言
§2.2 框架结构
§2.3 随机删失情况下的单指标模型
§2.3.1 观察值条件分布的降维建模方法
§2.3.2 条件单指标Kaplml-Meier方程
§2.3.3 与之前方法的比较
§2.4 指标参数的估计方法
§2.4.1 指标的半参估计方法
§2.4.2 实施方面
§2.5 Kaplan-Meier函数的半参估计方法
§2.5.1 Kaplan-Meier函数的渐近结果
§2.6 数值模拟和实例分析
§2.6.1 模拟仿真
§2.6.2 真实数据
§2.7 讨论和扩展
§2.8 附录
§2.8.1 证明等式(2.4.3)
§2.8.2 假设
§2.8.3 性质2.4.1的证明
§2.8.4 性质2.5.1的证明
§2.8.5 推论1的证明
§2.9 补充条件:注释、技术、引理和证明
§2.9.1 假设1的注释
§2.9.2 技术引理和证明
第三章 包含方差信息的单指标模型的统计推断
§3.1 引言
§3.2 关于讨厌参数的半参PML
§3.2.1 包含讨厌参数的线性指数族
§3.2.2 半参估计
§3.2.3 方法
§3.2.4 推广
§3.3 渐近结果
§3.4 两步半参PML
§3.5 数值模拟和实例分析
§3.5.1 蒙特卡洛仿真
§3.5.2 真实数据分析
§3.6 结论
§3.7 附录:假设条件
§3.8 附录:技术引理
§3.9 附录:主要结果的证明
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成论文情况