雙刪失數(shù)據(jù)下共享脆弱性模型半?yún)?shù)有效估計(jì)的任務(wù)書

雙刪失數(shù)據(jù)下共享脆弱性模型半?yún)?shù)有效估計(jì)的任務(wù)書任務(wù)書：雙刪失數(shù)據(jù)下共享脆弱性模型半?yún)?shù)有效估計(jì)背景在現(xiàn)實(shí)生活中，我們經(jīng)常遇到一些數(shù)據(jù)缺失的情況。有時(shí)候由于數(shù)據(jù)的收集過程中出現(xiàn)了錯(cuò)誤或者由于某些原因?qū)е聰?shù)據(jù)沒有被完整地收集到，最終形成的數(shù)據(jù)可能會(huì)存在著缺失的問題。這種缺失情況對(duì)于數(shù)據(jù)分析來說是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)，因?yàn)槿笔?shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。另外，在一些共享脆弱性模型的研究中也會(huì)涉及到缺失數(shù)據(jù)的問題。共享脆弱性模型是一種用于分析多樣本數(shù)據(jù)之間相互關(guān)聯(lián)的方法。在該模型中，不同的樣本之間往往會(huì)存在著一些相似性和依賴性。因此，在進(jìn)行模型分析時(shí)，需要考慮到這種相互依賴的關(guān)系，以便更準(zhǔn)確地得出結(jié)論。在雙刪失數(shù)據(jù)的情況下，不僅存在著數(shù)據(jù)的缺失問題，還存在著一些其他的挑戰(zhàn)。雙刪失數(shù)據(jù)是指兩個(gè)變量均存在缺失的情況。這種情況下，因?yàn)椴煌兞恐g的相互關(guān)聯(lián)，兩個(gè)變量的缺失數(shù)據(jù)之間可能會(huì)存在著某種相關(guān)性。因此，對(duì)于這種情況下的數(shù)據(jù)分析來說，需要尋找一種有效的方法來處理數(shù)據(jù)缺失問題，并且考慮到不同變量之間的關(guān)聯(lián)性。任務(wù)本次任務(wù)將圍繞雙刪失數(shù)據(jù)下的共享脆弱性模型展開，旨在研究一種半?yún)?shù)有效估計(jì)的方法，以克服雙刪失數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。該方法可以通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次的分析，在考慮到樣本間相互依賴的情況下，對(duì)模型的分析結(jié)果進(jìn)行更準(zhǔn)確的估計(jì)。在完成本任務(wù)的過程中，需要完成以下子任務(wù)：1.對(duì)雙刪失數(shù)據(jù)下的共享脆弱性模型進(jìn)行建模，并進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的正確性。2.提出一種基于多重分析的半?yún)?shù)估計(jì)方法，對(duì)雙刪失數(shù)據(jù)下的共享脆弱性模型進(jìn)行估計(jì)。3.利用模擬實(shí)驗(yàn)的方法，對(duì)提出的半?yún)?shù)估計(jì)方法進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估。4.就提出的方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，撰寫一篇學(xué)術(shù)論文。要求完成本任務(wù)需要具備以下能力：1.具有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，能夠熟練掌握各種基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析方法和模型建立的方法，能夠獨(dú)立開展統(tǒng)計(jì)分析和模型建立。2.具有較好的編程基礎(chǔ)，能夠熟練使用R或者其他相關(guān)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析和可視化展示。3.具有良好的英文寫作能力，能夠熟練撰寫學(xué)術(shù)論文。4.具備較好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠和團(tuán)隊(duì)成員充分溝通，有良好的組織、協(xié)調(diào)和管理能力。完成本任務(wù)，需要按時(shí)提交以下任務(wù)成果：1.項(xiàng)目計(jì)劃書2.模型建立和模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.半?yún)?shù)估計(jì)方法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)代碼4.提出的方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的學(xué)術(shù)論文任務(wù)周期：本任務(wù)周期為三個(gè)月。參考文獻(xiàn)：1.TebaldiC,SmithRL.NuisanceparametereliminationforfunctionalsofcorrelatedGaussianfields[J].JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,2008,103(484):486-494.2.KleiberW,NascimentoTD,SchmidtM,etal.NewSaddlepointApproximationsforInferenceabouttheCorrelationCoefficientfromDependentDatawithMissingValues[J].JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,2018,113(521):763-773.3.BaoY,ZhouY,WangX,etal.ASemi-ParametricRegressionModelwithMixedDataandMissingValuesforConflictDetectioninAirspace[