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随机缺失响应的半参数回归分析

作者

上市的：
  • 王强（音）。
  • 林顿·O。
  • 哈德尔·W·。

摘要

我们在缺少响应数据的半参数部分线性回归模型中开发了推理工具。定义了一类特殊情况下的估计量：半参数回归插补估计量、边际平均估计量和（边际）倾向得分加权估计量。我们证明了任何一类估计量都是渐近正态的。这三种特殊估计具有相同的渐近方差。它们实现了同态高斯情形下的半参数效率界。我们证明了折刀法可以用于一致估计渐近方差。我们定义模型和估计量的目的是为了避免维数灾难，这严重限制了现有方法的适用性。发展了经验似然法。结果表明，当使用半参数回归方法估算缺失响应时，经验对数似然是渐近的标度卡方变量。得到了一个调整后的经验对数似然比，它是渐近标准的二次方。此外，还导出了bootstrap经验对数似然比，并使用其分布来近似估算的经验对数似然比。通过仿真研究，从覆盖精度和置信区间平均长度两个方面比较了调整后的自举经验似然法和基于正态近似的方法。基于偏差和标准误差，通过仿真对所提出的估计量和相关估计量进行了比较。
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引用

  • 王强、林顿·O·和哈德尔·W·，2004。"随机缺失响应的半参数回归分析,"美国统计协会杂志，美国统计协会，第99卷，第334-345页，1月。
    • 手柄：RePEc:bes:jnlasa:v:99:y:2004:p:334-345
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

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