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Ana M.比安科。;格雷西拉·博恩特;文塞斯劳González-Manteiga;佩雷斯·冈萨雷斯，安娜

具有缺失响应和协变量的一般回归模型下的插入边际估计。 （英语） Zbl 1420.62092号

测试 28，第1号，106-146（2019）.
摘要：在本文中，我们考虑了一个通用的回归模型，其中响应和协变量中出现缺失数据。我们的目的是估计边际分布函数和边际函数，例如响应变量的平均值、中值或任何（α）分位数。假设随机缺失条件，以防止在不可忽视的缺失机制下估计边际测度时出现偏差。我们给出了估计响应分布函数和给定边缘函数的两种不同方法，包括逆概率加权和观测残差分布函数与观测估计回归函数的卷积。通过蒙特卡罗研究和两个实际数据集，我们说明了我们的建议的行为。

引用于2文件

MSC公司：

10层62层 点估计
62G08号 非参数回归和分位数回归

关键词：

费希尔一致性;内核权重;\（L\）-估计量;边缘泛函;随机失踪;半参数模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.M.Bianco}等人，测试28，No.1，106--146（2019；Zbl 1420.62092）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Aerts M、Claeskens G、Hens N、Molenberghs G（2002）局部多重插补。生物特征89:375-388·Zbl 1017.62039号 ·doi:10.1093/biomet/89.2.375
[2] Bahadur RR（1966）关于大样本分位数的注释。数学统计年鉴37:577-580·Zbl 0147.18805号 ·doi:10.1214/aoms/1177699450
[3] 巴厘岛L（2012）Métodos robustos de estimación de componentes principales functionales y el modelo de componentes principalies comunes。博士论文。布宜诺斯艾利斯大学（西班牙语）。可在http://cms.dm.uba.ar/academeo/carreras/doctorado/2012/tesisBali.pdf。
[4] Bianco A，Boente G，González-Manteiga W，Pérez-González A（2010）在具有缺失响应的部分线性模型下的边缘位置估计。计算机统计数据分析54:546-564·Zbl 1464.62027号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.09.028
[5] Bianco A，Spano P（2017）非线性回归模型的稳健推断。https://doi.org/10.1007/s11749-017-0570-2 ·Zbl 1466.62031号
[6] Billingsley P（1968）概率测度的收敛性。纽约威利·Zbl 0172.21201号
[7] Boente G，González-Manteiga W，Pérez-Gonzáley z A（2009）缺失数据的稳健非参数估计。J Stat Plan推断139:571-592·Zbl 1149.62029号 ·doi:10.1016/j.jspi.2008.02.019
[8] Bravo F（2015）缺失协变量的半参数估计。多变量分析杂志139:329-346·Zbl 1328.62196号 ·doi:10.1016/j.jmva.2015.03.012
[9] Bravo F，Jacho-Chávez D（2016）缺失数据的半参数拟似然估计。公共统计理论方法45:1345-1369·Zbl 1338.62112号 ·doi:10.1080/03610926.2013.863928
[10] Burton A，Altman DG（2004）癌症预后研究中缺少协变量数据：对当前报告和建议指南的回顾。英国癌症杂志91:4-8·doi:10.1038/sj.bjc.6601907
[11] Chen H，Chen K（1991）部分样条模型中样条变量的选择和收敛速度。加拿大统计局19:323-339·Zbl 0737.62033号 ·数字对象标识代码：10.2307/3315397
[12] Chen Q，Ibrahim J，Chen M，Senchaudhuri P（2008）缺失响应和协变量回归模型的理论和推断。多变量分析杂志99:1302-1331·Zbl 1141.62010年 ·doi:10.1016/j.jmva.2007.08.009
[13] Chen J，Shao J（2000）调查数据的最近邻插补。J关统计16:113-131
[14] Chen S，Van Keilegom I（2013），缺失数据的半参数模型估计。Ann Inst数学统计65:785-805·Zbl 1273.62083号 ·doi:10.1007/s10463-012-0393-6
[15] Chen X，Wan A，Zhou Y（2015）缺失观测的有效分位数回归分析。美国统计协会期刊110:723-741·Zbl 1373.62153号 ·doi:10.1080/01621459.2014.928219
[16] Cheng PE（1994）随机缺失数据的均值泛函的非参数估计。美国统计协会杂志89:81-87·Zbl 0800.62213号 ·doi:10.1080/01621459.1994.10476448
[17] Cheng PE，Chu CK（1996）分布函数和缺失数据分位数的核估计。统计Sinica 6:63-78·Zbl 0839.62038号
[18] 克利夫兰W（1985）《图形数据的要素》。新泽西州贝尔电话实验室公司
[19] Collomb G（1979）条件nécessaires et suffiates de convergence uniforme d’un estimateur de la re gression，估计de de rivées de la re regssion。巴黎科学院院长228:161-163·Zbl 0397.62042号
[20] Daniel C，Wood F（1980）《数据拟合方程：多因素数据的计算机分析》。纽约威利·Zbl 0418.65006号
[21] Díaz I（2017）缺失数据模型中分位数的有效估计。J Stat Plan推断190:39-51·Zbl 1376.62017年 ·doi:10.1016/j.jspi.2017.05.001
[22] Fernholz，L。；Morgenthaler，S.（编辑）；Ronchetti，E.（编辑）；Stahel，W.（编辑），统计泛函的平滑版本，61-72（1993），巴塞尔·Zbl 0819.62043号
[23] Härdle W，Liang H，Gao J（2000）部分线性模型。海德堡施普林格·Zbl 0968.62006年 ·doi:10.1007/978-3-642-57700-0
[24] Härdle W，Müller M，Sperlich S，Werwatz A（2004）非参数和半参数模型。海德堡施普林格·Zbl 1059.62032号 ·doi:10.1007/978-3-642-17146-8
[25] He X，Zhu Z，Fung W（2002）具有未指定依赖结构的纵向数据的半参数模型估计。生物特征89:579-590·Zbl 1036.62035号 ·doi:10.1093/生物技术/89.3579
[26] Hirano K，Imbens G，Ridder G（2003）使用估计的倾向得分对平均治疗效果进行有效估计。计量经济学71:1161-1189·Zbl 1152.62328号 ·数字对象标识代码：10.1111/1468-0262.00442
[27] Horvitz DG，Thompson DJ（1952），有限宇宙采样的推广，无需替换。美国统计协会杂志47:663-685·Zbl 0047.38301号 ·网址：10.1080/01621459.1952.10483446
[28] Huber P，Ronchetti E（2009）稳健统计。纽约威利·Zbl 1276.62022号 ·doi:10.1002/9780470434697
[29] Liang H，Wang S，Robins J，Carroll R（2004）缺失协变量的部分线性模型估计。美国统计协会杂志99:357-367·兹比尔1117.62385 ·doi:10.1198/016214500000421
[30] Little R（1992）《缺失X的回归：综述》。美国统计协会杂志87:1227-1237
[31] Little R，Rubin D（2002）缺失数据的统计分析。纽约威利·Zbl 1011.62004号 ·doi:10.1002/9781119013563
[32] Müller U（2009）在随机缺失响应的非线性回归中估计线性泛函。安统计37:2245-2277·Zbl 1173.62052号 ·doi:10.1214/08-AOS642
[33] Pollard D（1984）随机过程的收敛性。施普林格，纽约·Zbl 0544.60045号 ·doi:10.1007/978-1-4612-5254-2
[34] Robinson P（1988）根一致半参数回归。计量经济学56:931-954·Zbl 0647.62100号 ·doi:10.2307/1912705
[35] Schumaker L（1981）《样条函数：基本理论》。纽约威利·Zbl 0449.41004号
[36] Sued M，Yohai V（2013）缺失数据的稳健位置估计。加拿大统计局41:111-132·Zbl 1273.62054号 ·doi:10.1002/cjs.11163
[37] Tukey JW（1977）探索性数据分析。Addison Wesley，雷丁·兹比尔0409.62003
[38] Varadarajan VS（1958）关于样本概率分布的收敛性。Sanky\[\bar{a}\]a？印度J Stat 19:23-26·Zbl 0082.34201号
[39] Wang Q，Linton O，Härdle W（2004）随机缺失响应的半参数回归分析。美国统计协会杂志99:334-345·Zbl 1117.62441号 ·doi:10.1198/016214500000449
[40] Wang W，Rao J（2002）缺失应答数据插补下的经验似然推理。安统计30:896-924·Zbl 1029.62040号 ·doi:10.1214/aos/1028674845
[41] Yang SS（1985）分位数函数的光滑非参数估计。美国统计协会杂志80:1004-1011·Zbl 0593.62037号 ·网址：10.1080/01621459.1985.10478217
[42] Yates F（1933）现场结果不完整时的重复实验分析。帝国J Exp Agric 1:129-142
[43] Zhang Z，Chen Z，Troendle JF，Zhang J（2012）《分位数因果推断与产科应用》。生物统计学68:697-706·Zbl 1272.62102号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2011.01712.x
[44] 周毅，万亚科，王X（2008）用缺失数据估计方程推断。美国统计协会杂志103:1187-1199·Zbl 1205.62037号 ·doi:10.1198/0162145000000535
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