第1章 缺失数据

1.1协变量缺失机制

1.2协变量缺失的处理方法

1.2.1完整个体分析

1.2.2基于插补数据的方法

1.2.3基于似然的方法

1.3响应变量缺失机制

1.4响应变量缺失的处理方法

第2章 常用的一些检验方法

2.1蒙特卡罗检验

2.1.1参数蒙特卡罗检验

2.1.2非参数蒙特卡罗检验

2.2得分类型的检验

第3章 完全数据模型的假设检验

3.1广义线性模型的研究

3.1.1统计量的渐近性质

3.1.2蒙特卡罗近似

3.2部分线性模型的研究

3.3变系数模型的关于模型的检验

3.3.1检验统计量及其极限性质

3.3.2蒙特卡罗近似

3.4变系数模型的关于回归系数的检验

3.4.1检验步骤

3.4.2检验统计量的近似表现

第4章 因变量缺失时部分线性模型拟合优度检验

4.1引言

4.2完全数据的构造以及模型的估计

4.3检验统计量及其渐近性质

4.4蒙特卡罗逼近

4.5数值分析

4.5.1模拟研究

4.5.2实际数据分析

4.6定理的证明

第5章 协变量随机缺失时广义线性模型的拟合优度检验

5.1检验步骤

5.1.1检验统计量的构造

5.1.2检验统计量的极限性质

5.2数值分析

5.2.1模拟研究

5.2.2实例分析

5.3定理的证明

第6章 响应变量缺失时变系数模型的非参数检验

6.1引言

6.2检验统计量的构造

6.3统计量的渐近性质

6.4蒙特卡罗近似

6.5数据分析

6.5.1模拟研究

6.5.2应用于一个环境数据

6.6定理的证明

第7章 协变量随机缺失时部分线性模型的拟合优度检验

7.1引言

7.2检验步骤

7.2.1检验统计量的构建

7.2.2检验统计量的渐近性质

7.3数据分析

7.3.1模拟研究

7.3.2实际数据分析

7.4定理的证明

第8章 响应变量随机缺失时变系数模型的拟合优度检验

8.1引言

8.2检验统计量的构造

8.3渐近性质

8.4蒙特卡罗近似

8.5数据分析

8.5.1模拟研究

8.5.2应用于一个环境数据集

8.6定理的证明

参考文献

索引