×
马吉德·莫吉尔斯海巴尼

关于不可忽略的缺失数据的分类。 （英语） Zbl 1473.62225号

《多元分析杂志》。 184，文章ID 104755，第17页（2021）.
J.K.金和C.L.余【美国统计协会J.Am.Stat.Assoc.106，No.493，157-165（2011；Zbl 1396.62032号)]提出了一种基于具有半参数指数倾斜倾向的不可忽略缺失数据估计未知总体参数的有效工具。本文利用这种缺失响应机制构造了新的核分类规则，用于对不可忽略的缺失响应进行统计分类。建立了所提出核分类器的强渐近最优性。
审核人：丹尼斯·西多罗夫（伊尔库茨克）

引用于1文件

理学硕士：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G08号 非参数回归和分位数回归
62D10号 缺少数据

关键词：

分类;汇聚;内核;缺少数据;回归，回归

引文：

Zbl 1396.62032号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Mojirsheibani}，J.多元分析。184，文章ID 104755，17 p.（2021；Zbl 1473.62225）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] 陈，X。；Diago，G。；秦，J.，在不可忽视的缺失数据问题中基于伪似然的缺失机制函数估计和测试，Scand。《美国法律总汇》第4711377-1400页（2020）·Zbl 1467.62033号
[2] Cheng，P。；Chu，C.，缺失数据分布函数和分位数的核估计，统计。Sinica，6，63-78（1996）·Zbl 0839.62038号
[3] Devroye，L。；Györfi，L。；Lugosi，G.，模式识别的概率理论（1996），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 0853.68150号
[4] Devroye，L。；Krzyz̀ak，A.，核回归估计（L_1）收敛性的等价定理，J.Statist。计划。推理，23，71-82（1989）·兹伯利0686.62027
[5] 方，F。；赵，J。；Shao，J.，具有不可忽略的缺失协变量值的广义线性模型中基于插补的调整得分方程，统计学家。Sinica，61677-1701（2018）·Zbl 1406.62080号
[6] Györfi，L。；科勒，M。；Krzyz̀ak，A。；Walk，H.，非参数回归的无分布理论（2002），Springer-Verlag:Springer-Verlag纽约·Zbl 1021.62024号
[7] 霍尔，P。；Kang，K.，非参数分类的带宽选择，Ann.Statist。，33, 284-306 (2005) ·Zbl 1064.62075号
[8] Kim，J。；Yu，C.，具有不可忽略缺失数据的平均泛函的半参数估计，J.Amer。统计师。协会，106，157-165（2011）·Zbl 1396.62032号
[9] 克劳斯，D。；Czado，C.，基于D-vine copula的分位数回归，计算。统计师。数据分析。，110, 1-18 (2017) ·Zbl 1466.62118号
[10] 刘，Z。；Yau，C.，用不可忽视的缺失数据拟合纵向调查的时间序列模型，J.Statist。计划。推断，2141-12（2021）·Zbl 1460.62151号
[11] Maity，A。；普拉丹，V。；Das，U.，当缺失数据机制不可忽视时，缺失响应的逻辑回归中的偏差减少，Amer。统计人员。，73, 340-349 (2019) ·Zbl 07588165号
[12] Mojirsheibani，M。；Reese，T.，不完全数据的核回归估计及其应用，统计。论文，58185-209（2017）·Zbl 1360.62188号
[13] 森川，K。；Kano，Y.，具有不可忽略缺失值的重复测量数据的过渡模型识别问题，《多元分析杂志》。，165, 216-230 (2018) ·Zbl 1404.62126号
[14] 森川，K。；Kim，J.，关于不可忽略非响应的两种半参数估计方法等价性的注记，Statist。普罗巴伯。莱特。，140, 1-6 (2018) ·Zbl 1463.62011年
[15] 森川，K。；Kim，J。；Kano，Y.，非随机数据缺失的半参数最大似然估计，Canad。统计学杂志。，45, 393-409 (2017) ·Zbl 1474.62071号
[16] Nagler，T。；Czado，C.，用简化的藤连接函数进行非参数密度估计时避免维数灾难，《多元分析杂志》。，151, 69-89 (2018) ·Zbl 1346.62071号
[17] Noh，H。；古奇，A。；Bouezmarni，T.，基于Copula的回归估计和推断，J.Amer。统计师。协会，108676-688（2013）·Zbl 06195970号
[18] O'Brien，J。；Gunawardena，H。；保罗，J。；陈，X。；易卜拉欣，J。；Gygi，S。；Qaqish，B.，《不可忽视的缺失数据对无标签质谱蛋白质组学实验的影响》，Ann.Appl。统计，12075-2095（2018）·Zbl 1411.62377号
[19] Reese，T。；Mojirsheibani，M.，关于不完全数据核回归估计的（L_p）范数及其在分类中的应用，统计方法应用。，26, 81-112 (2017) ·Zbl 1397.62151号
[20] 萨迪丽娜，M。；Reiter，J.，使用辅助边缘信息的顺序加性不可忽略缺失数据建模，Biometrika，106，889-911（2019）·Zbl 1435.62058号
[21] 邵，J。；Wang，L.，不可忽视缺失数据的半参数逆倾向加权，Biometrika，103，175-187（2016）·兹比尔1452.62294
[22] Tang，N。；赵，P。；Zhu，H.，估计含有不可忽视缺失数据的方程的经验似然，统计学家。Sinica，24，723-747（2014）·Zbl 1285.62035号
[23] Uehara，M。；Kim，J.，具有不可忽略无响应的半参数响应模型（2018），arXiv上的预印本：1810.12519，https://arxiv.org/abs/1810.12519v1
[24] van der Vaart，A。；Wellner，J.，《弱收敛和经验过程及其在统计学中的应用》（1996），Springer:Springer New York·Zbl 0862.60002号
[25] 袁，C。；Hedeker博士。；Mermelstein，R。；Xie，H.，《解释密集纵向数据中高维不可忽视缺失数据的一种简便方法》，《统计医学》，39，2589-2605（2020）
[26] 赵，J。；Shao，J.，具有不可忽略缺失数据的广义线性模型中的半参数伪似然，J.Amer。统计师。协会，110，1577-1590（2015）·Zbl 1373.62388号
[27] 赵，P。；Tang，N。；Qu，A。；Jiang，D.，具有不可忽略缺失数据的半参数估计方程推断，Statist。Sinica，27，89-113（2017）·Zbl 1360.62165号
[28] 赵，P。；Wang，L。；Shao，J.，具有不可忽视缺失值的数据的经验似然和wilks现象，Scand。J.Stat.，46，1003-1024（2019）·Zbl 1444.62030号
[29] 赵，H。；赵，P。；Tang，N.，具有不可忽视的缺失响应数据的平均泛函的经验似然推断，计算。统计师。数据分析。，66, 101-116 (2013) ·Zbl 1471.62233号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。