摘要

模型错误指定可能是高维数据的一个问题。非参数回归避免了模型规范,但受到了维数诅咒的阻碍。本文主要研究当响应中存在缺失且有多个协变量可用时,边际平均响应的估计。我们建议通过非参数函数估计来估计平均响应,其中维数由参数工作指数减少。所提出的半参数估计器对模型误指定具有鲁棒性:如果响应的缺失机制已知或正确指定到未知参数,则对于任何工作指标都是一致的;即使缺失机制中存在错误规定,只要工作索引可以恢复,它也是一致的E类(Y(Y)  |  X(X)),给定协变量的条件平均响应。此外,当丢失机制被正确指定时,如果E类(Y(Y)  |  X(X))可通过工作指数恢复。通过仿真进一步研究了该估计器的鲁棒性和有效性。我们将该方法应用于HIV临床试验。

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