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考虑完全随机缺失下的数据,提出借补的经验似然方法,在一定条件下,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,从而构造均值μ的置信域.最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性.
MCAR数据下均值的经验似然推断
【摘 要】
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考虑完全随机缺失下的数据,提出借补的经验似然方法,在一定条件下,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ^2分布,从而构造均值μ的置信域.最后,通过数值模拟,进一步验证了结
【机 构】
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广西师范大学数学与统计学院 广西 桂林 541000;桂林电子科技大学信息与通信学院 广西 桂林 541004
【出 处】
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科学与财富
【发表日期】
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2021年15期
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