【摘 要】
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缺失数据往往出现在在各种实验中，例如民意调查，市场研究调查，社会经济调查，医疗研究等。通常缺失数据为分三种缺失机制，完全随机缺失数据，随机缺失数据和不可忽略缺失数据，而不可忽
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缺失数据往往出现在在各种实验中，例如民意调查，市场研究调查，社会经济调查，医疗研究等。通常缺失数据为分三种缺失机制，完全随机缺失数据，随机缺失数据和不可忽略缺失数据，而不可忽略缺失数据问题是目前统计学研究中一类非常具有挑战的问题。本篇文章中提出用半参方法来估计缺失变量的分布函数，所提出的方法估计方法具有很强的稳健性，并且具有相合性。文章中假设缺失数据的缺失概率满足logistics模型。在这样的条件下，可知用未回答的信息预测的缺失变量与用已回答信息预测缺失变量之间呈指数形式的关系，此关系可以通过非缺失数据来有效地处理地不可忽略缺失中的缺失数据。本文重点在于研究不可忽略缺失数据下分布函数的估计，利用重期望公式，可由缺失数据和非缺失数据密度函数的指数关系形式并且得出分布函数的一个合理估计。此估计构造基于条件期望的分布无偏估计，而当此条件期望未知时，可由非参数方法来获得分布函数的半参估计。文章证明了分布函数的估计满足相合性和渐近正态性。同时文章进行了一些计算模拟计算，结果表明分布函数估计的模拟结果与其真实的结果非常接近并且对不同的模型较稳健和合理。
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