摘要:本文主要研究在响应变量随机缺失的情况下单指标模型的半参数估计问题。首先通过B样条逼近未知的单指标函数，然后基于逆概率加权建立加权估计方程，得到目标函数。基于最小二乘思想极小化目标函数，就可得到指标系数的估计。具体地，首先本文假定选择概率具有已知的参数结构，使用Logistic回归模型估计选择概率。然后代入目标函数中，利用Newton-Raphson迭代法极小化目标函数，可得到指标系数B的估计。最后通过模拟研究和实例分析，说明本文所提出的估计方法比较理想的。

该论文有图4幅，表5个，参考文献20篇。

关键词：缺失数据  单指标模型  最小二乘法  逆概率加权  Newton-Raphson迭代法 

目录

摘要

Abstract

1 绪论1

1.1单指标模型简介1

1.2缺失数据简介-2

1.3本文结构安排-3

2 估计方法-4

3 模拟研究-7

4 实例分析-10

5 结论-12

参考文献-13

致谢14