论文摘要
基于不完全数据的统计分析是许多领域都经常遇到的问题。如何更有效的利用已有的数据信息对感兴趣的参数进行统计推断就显得特别有意义。一般统计文献中对不完全数据的统计分析方法往往要对产生缺失数据的机制做出假设，比如常见的补值方法要求缺失机制是可以忽略的。否则那些方法的优良性质将无法得到保证。然而这些假设的可靠性我们却因无法进行验证而常常引起争议。在不对缺失机制做出任何假设下我们可以得到感兴趣参数的识别界。这样的界包含了参数在各种缺失机制下的所有可能取值。本文介绍了几种获得不完全数据下某些感兴趣参数识别界的方法，并对这些方法的实际效果进行了验证、比较。
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