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陈丽萍;Yi，Grace Y。

具有测量误差的截断和删失数据分析的模型选择和模型平均。 （英文） 兹比尔1455.62191

电子。J.统计。 14，第2期，4054-4109（2020年）.
摘要：模型选择在统计推断中起着至关重要的作用，大量文献致力于这一主题。尽管模型选择受到了广泛的研究关注，但研究差距仍然存在。一个重要但相对尚未探索的问题涉及截断和删失的数据以及测量误差。虽然左向和右向（LTRC）数据的分析在生存分析中受到了广泛的关注，但对于具有测量误差的LTRC数据的模型选择还没有研究。在本文中，我们研究了这个重要问题，并开发了推理程序来处理具有协变量测量误差的LTRC数据的模型选择。我们的开发使用了本地模型错误规范框架[G.克莱斯肯斯和N.L.Hjort公司《美国统计协会期刊》第98卷第464、900–945号（2003年；Zbl 1045.62003号); 同上，第98号，第464、879–899（2003年；Zbl 1047.62003年)]并强调了焦点信息准则（FIC）的使用。我们使用模型平均方案开发了有效的估计量，并建立了理论结果来证明我们方法的有效性。进行了数值研究，以评估所提方法的性能。

引用于5文件

MSC公司：

62N01号 审查数据模型
62F07型 统计排名和选择程序

关键词：

焦点信息准则;左旋;测量误差;模型平均;型号选择;生存分析

引文：

Zbl 1045.62003号;Zbl 1047.62003年
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.-P.Chen}和textit{G.Y.Yi}，电子。J.Stat.14，No.2，4054--4109（2020；Zbl 1455.62191）
全文： 内政部 欧几里得

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