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文档介绍：第 卷第 期 系统 工程理 论 与实践 ．．．
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截断非平衡似无关模型的极大仿真似然估计
陈永伟，葛翔宇
中南财经政 法大学 统计与数学学院，武汉
摘 要 样本数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的两个问题，它们在一定程度上影响模型
参数估计的准确性和有效性．该研究首先提 出了一个新的截断非平衡似无关回归模型，这个模型能
够 同时考虑数 据缺失和截断 的特征；然后基 于 ——的仿真算子，建
立 了该模型 的极 大仿 真似 然估计方 法；蒙特卡罗实验结果表 明，在 大样本和有 限样本 下这种 估计方
法在参数估计的准确性和有效性方面均具有 良好表现．
关键词 似无关回归；截断；缺失；极大仿真似然估计


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引言
数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的问题．所谓缺失，是指调查者并不能观察到某一变量在给
定时间的观测值．截断，是指某一变量的观测值在高于或低于一个已知阈值时被设定为该 阈值 和
．例如，在收入调查 中，由于个人对 收入隐私权的 充分重视 ，被调查者往往 不愿意 向调查者提 供个
人真 实收入而导致数据 出现缺 失，或者即使愿意提供，有时候也只能获得