吾人在抽樣調查訪問中, 經常會遇到資料缺失的情形。一般分析者常僅用有反應的部
分資料, 或使用各種不同的插補法先將資料補齊之后( 若資料分析者具有此統計專業
知識的話 )來進行分析, 因此可能造成使用相同的估計式(estimator) 卻獲得不一致
的結果。
在本文之中, 吾人討論: 當母體里的兩個變數, 具有簡單線性回歸之關系時, 其中一
個變數有缺失值, 并且資料的缺失是隨機散失的情形下, 今以七種不同之插補法( 平
均插補法(MO), 隨機插補法(RI), 分層平均插補法(MC), 分層隨機插補法(RC), 簡單
回歸插補法(RG), 隨機回歸插補法(RRS及RRN)) 將資料補齊后, 對於吾人所熟悉之一
些統計量( 例如:E(β ),E(β ),E(σ ),Var(β ),… 等),會有什么影響。同時也討
論了比較這些插補法之優劣的一些依據。最后我們利用其理論結果, 配合1986年美國
零售交易普查資料作實證分析, 并且以電腦來模擬資料缺失的情形, 使用插補法補齊
資料后予以分析研究, 比較其與理論結果之差異。
本文共分五部分, 其架構如下:
第一章 緒論, 說明研究動機與目的, 并回顧以往文獻在插補法之探討。
第二章 各種插補法及相關符號之簡介與定義。
第三章 各種插補方法之綜合比較。
第四章 實證分析。
第五章 緒論。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002005380 |
| Creators | 翁彰佑, WENG,ZHANG-YOU |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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