EM算法在响应缺失半参数模型中的应用的任务书任务书：1.介绍响应缺失半参数模型的概念和基本形式，以及EM算法在该模型中的应用原理。2.探讨响应缺失半参数模型中的参数估计问题，包括最大似然估计和Bayesian估计。3.分析EM算法的优缺点，并比较EM算法与其他常见的参数估计方法在响应缺失半参数模型中的应用效果。4.探究EM算法在实际应用中的应用场景，包括但不限于医疗、金融和社会科学领域。5.结合实例介绍EM算法在响应缺失半参数模型中的具体应用过程和实现方法，并分析其应用效果和局限性。参考资料：1.Little,R.J.A.andRubin,D.B.(2002).StatisticalAnalysiswithMissingData.2ndEd.Wiley.2.Dempster,A.,Laird,N.andRubin,D.(1977).MaximumLikelihoodfromIncompleteDataviatheEMAlgorithm.JournaloftheRoyalStatisticalSociety,SeriesB,39,1-38.3.Meng,X.andRubin,D.(1993).MaximumLikelihoodEstimationviatheECMAlgorithm:AGeneralFramework.Biometrika,80,267-278.4.Yu,K.,Liu,J.andQiu,P.(2016).BayesianNonparametricMeanRegressionwithMissingResponseData.JournalofComputationalandGraphicalStatistics,25,261-279.5.Song,J.,Chen,Q.andTang,N.(2018).EMAlgorithmforCensoredRegressionModelswithMissingCovariates.JournalofStatisticalPlanningandInference,193,143-161.