删失回归模型中若干统计问题的研究的中期报告本文介绍了删失回归模型中若干统计问题的研究中期报告。研究的背景是在实际问题中，往往存在着一些缺失的数据，这时可以使用删失回归模型来估计未知的参数。然而，删失回归模型中存在着若干统计问题，影响了模型的精度和可靠性。本研究重点研究了删失回归模型中的以下三个问题：1.缺失数据的缺失机制：缺失机制指缺失数据与其他变量之间的关系。如果缺失是随机的，那么就可以使用古典的删失回归模型进行估计；但是如果缺失是非随机的，那么就需要使用新的模型。本研究分析了缺失机制对模型参数估计的影响，并提出了针对非随机缺失的模型。2.对缺失数据进行插补：在进行模型估计时，需要对缺失数据进行插补。本研究比较了各种插补方法的优缺点，包括单变量插补、多元插补、混合插补等，提出了一种新的多元插补方法，可以有效地提高模型的精度和可靠性。3.模型的变量选择问题：模型的变量选择对模型的精度和可靠性有着重要的影响。本研究比较了各种变量选择方法的优缺点，包括经验法、试探法、信息准则法等，提出了一种新的信息准则法。总之，本研究在删失回归模型的统计问题研究方面，取得了一定的进展，并为实际问题中缺失数据的处理提供了重要的指导意义。