【摘 要】
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随着统计科学的发展，缺失数据问题也受到众多统计学者的广泛关注，目前最常用的处理反映变量缺失的方法是填补缺失数据，大部分缺失数据的研究都是在MAR缺失机制假设下进行的.二项
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随着统计科学的发展，缺失数据问题也受到众多统计学者的广泛关注，目前最常用的处理反映变量缺失的方法是填补缺失数据，大部分缺失数据的研究都是在MAR缺失机制假设下进行的.二项分布不仅是重要的离散分布，而且二项分布的缺失数据类型也是生产实践中较重要的组成形式.
经典的统计方法与理论大多建立在完全的数据分析的基础上，然而在实践中常常因某种原因得不到某些数据，在这种情况下，通常采用一个简单直接的方法就是排除那些有缺失数据的个体而只对有完全观测的个体进行分析，然而这一方法在大部分情况下都有严重偏差.本文以带有部分缺失数据的两个二项总体为研究对象，在两种缺失机制假设下由贝叶斯插补方法的思想采用似然推断方法将缺失的变量插补完整，最后采用CC方法对插补好的完整总体进行极大似然估计，在本文的第二章讨论了缺失数据下二项总体参数的极大似然估计并论证了估计的强相合性和渐进正态性.
本文在第三章分别选取贝塔分布和均匀分布作为先验分布对缺失总体参数的贝叶斯估计做了讨论.最后将得到的总体参数极大似然估计和贝叶斯估计在相对偏差和相对均方误差进行了模拟比较，得出了二项总体在某些情况下贝叶斯估计优于极大似然估计，当缺失数据较少时其优良性更为显著.
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