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.2017;29(3):577-593.
doi:10.1080/10485252.2017.1339306。 Epub 2017年6月14日。

基于一般缺失数据机制的最大近似条件似然估计的偏差减小

附属公司

基于一般缺失数据机制的最大近似条件似然估计的偏差减小

赵继伟. J非参数统计. 2017.

摘要

在缺失数据分析中,缺失数据机制的假设至关重要。在不同的假设下,必须相应地开发不同的统计方法;然而,在现实中,这种假设通常是无法验证的。因此,首选不太严格,因而更灵活的假设。在本文中,我们考虑一种通用的缺失数据机制,它包括所有三种场景中的各种实例:完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失。在这种一般的缺失数据机制下,我们引入条件似然及其近似形式作为估计未知参数的基础。由于这种近似条件似然只使用完全观测到的样本,因此可能会导致较大的估计偏差,这可能会恶化统计推断,并危及其他统计过程。为了解决这个问题,我们建议使用一些重采样技术来减少估计偏差。在我们的论文中,我们同时考虑了Jackknife和Bootstrap。我们通过高阶展开来比较它们的渐近偏差O(运行)(n个 -1). 我们还从估计精度方面导出了均方误差的一些结果。我们在不同情况下进行了全面的模拟研究,以说明我们提出的方法。我们还将我们的方法应用于前列腺癌数据分析。

关键词:缺少数据机制;近似条件似然;偏倚;高阶渐近展开;重新采样。

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引用人

工具书类

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