删失数据模型中的压缩估计

　　第1章 绪论
　　1．1 研究历史回顾
　　1．1．1 参数估计
　　1．1．2 变量选择
　　1．1．3 随机加权
　　1．2 本书研究工作
　　1．2．1 SCAD型压缩估计
　　1．2．2 group型压缩估计
　　1．2．3 压缩估计的随机加权逼近
　　第2章 SCAD型压缩估计
　　2．1 引言
　　2．2 理论结果
　　2．3 数值模拟
　　2．4 理论证明
　　2．4．1 定理2．1的证明
　　2．4．2 定理2．2的证明
　　第3章 group型压缩估计
　　3．1 背景知识
　　3．2 group型压缩估计方法及理论结果
　　3．3 数值模拟分析
　　3．4 案例
　　3．5 结论
　　3．6 理论证明
　　3．6．1 定理3．1的证明
　　3．6．2 定理3．2的证明
　　第4章 压缩估计分布的随机加权逼近
　　4．1 引言
　　4．2 主要结果
　　4．3 数值分析
　　4．4 结论
　　4．5 理论证明
　　4．5．1 定理4．1的证明
　　4．5．2 定理4．2的证明
　　4．5．3 定理4．3的证明
　　参考文献
　　后记

　　刘显慧，1982年出生，江西人，2012年毕业于中国科学技术大学管理学院统计与金融系。现就职于江西财经大学统计学院，研究方向为生存分析、变量选择。

　　响应变量受限模型是一种重要统计模型，广泛应用于各个领域，例如诖量经济。
　　《删失数据模型中的压缩估计》研究的删失回归模型是一种特殊的响应变量受限模型。实际观测时，只能观测到响应变量非负部分。
　　对于该模型，《删失数据模型中的压缩估计》研究内容主要包括该模型中参数、group参数压缩估计方法以及利用随机加权逼近所提估计分布的方法研究。