【摘 要】
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在很多学科领域的研究中,如现代工业,农业,医学,经济学,保险精算学,可靠性工程学以及生物科学等,我们为进行统计推断与假设检验分析所获得的数据往往是不能被精确观测的。这
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在很多学科领域的研究中,如现代工业,农业,医学,经济学,保险精算学,可靠性工程学以及生物科学等,我们为进行统计推断与假设检验分析所获得的数据往往是不能被精确观测的。这些观测数据或者已知落在某一个特定观测区间内,或者已知大于或小于某一个观测时间点,这样的数据我们称为删失型或者截尾型数据。近几年来,删失型数据的研究逐渐得到了统计学家们的重视,尤其是对区间删失型数据的研究,广泛的出现在各个学科领域中。
在对区间删失型数据的研究中,回归模型的研究占据了很重要的组成部分,统计学家们提出了丰富,有效的统计推断方法,并进行了广泛的深入研究。但这些研究考虑的情形往往限制在因变量为区间删失型数据的基础上,而对于自变量为删失型数据的情况所作的研究并不多。在此方面作出较大贡献的当数Guadalupe G(o)mez,这从他已发表的一些研究成果中可以看出。然而,虽然对解释变量为区间删失型数据的回归模型的研究并不多,这种研究却是必要的,也是迫切的。
本文即立足在Guadalupe G(o)mez已作出的理论成果上,进行更深入的讨论。在Guadalupe G(o)mez的论文中,主要讨论了自变量的观测值为区间删失型数据,而因变量观测值为精确观测值情况下的参数估计问题。本文将继续讨论自变量为删失型数据的简单线性回归模型,但是这里将因变量的数据类型进行了扩展,假定因变量的观测数据是右删失的,在此基础上建立模型,进行参数估计。并对文中的估计算法进行模拟验证。
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