摘要

引入了一个估计方程,我们称之为投影部分分数,用于纵向数据分析。通过将偏似然得分函数投影到由一类“条件线性”估计方程跨越的向量空间上,得到估计方程。我们证明,从全似然分数的投影中删除某些项不会改变估计方程的重要推理性质,这样做有利于处理缺失数据和时变协变量。在前一个参考系内,证明了在由条件矩确定的最大估计方程集合中,估计方程是最优的。此外,该方法具有与广义估计方程类似的性质;特别是,正确的条件方差规范对于效率是必要的,但对于渐近一致性和分布理论则不是必要的。

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