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研究生:黃柏熙
研究生(外文):HUANG,BO-XI
論文名稱:相關性不完整資料之統計推論
指導教授:程爾觀程爾觀引用關係
指導教授(外文):CHENG,ER-GUAN
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:統計研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1990
畢業學年度:78
語文別:中文
論文頁數:34
中文關鍵詞:相關性不完整資料推論遺漏資料成對的觀察值
外文關鍵詞:MISSING-DATAPAIRED-OBSERVATIONS
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在統計資料分析中, 常會遇到一些資料遺失的情形。這種資料遺失的情形, 無論是人
為或是不可避免的因素所產生的, 我們都稱之為“遺漏資料”(missing data)。其中
有一種遺漏資料的類型是我們所感興趣的, 即成對的觀察值(paired observations),
中一個有遺失的可能, 且遺失的可能和另一個有關。
我們考慮一組成對觀察值(x,y) 是來自某一未知的分配。假設x 為“前期觀察值”(b
efore observation), 且皆可被觀察到; 而y 為“后期觀察值”(after observation
),則有某種只與x 有關機會使y 遺漏, 這類遺漏資料的問題并非稀有, 反而十分常見
。例如, 某人至診所作健康檢查, 如果第一次的檢查結果x(前期觀察值) 顯示此人的
身體狀錶十分健康的話, 則他第二次再去檢查的機會就很小, 也因此就可能無法得到
他的第二次檢查的結果y(后期觀察值) 。因此本文乃利用這類相關性不完整的資料來
對隨機變數Y 的未知分配作無母數的統計推論。
Cheng 和Wei(1987) 在他們一篇未發表的論文中曾針對這類遺漏資料的問題做了某些
研究, 并且對一般的“平均函數”(mean function) 提出一種“核函數估計式”(ker
-nel smoothing estimates),并探討此種估計式之一致性(consistence)。
本文於是利用他們的論文, 對上述Y 的期望值之估計式拿來和有母數模型的最大概似
估計式MLE(maximum liklihood estimates)作相對效率的評估。并以兩個實例來作進
一步研究。

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