阿纳斯塔西奥斯·齐亚提斯。 半参数理论和缺失数据。 （英语） Zbl 1105.6202号 统计学中的斯普林格系列纽约州纽约市：施普林格出版社（ISBN 0-387-32448-8/hbk）。十六、383页。(2006). 半参数模型是一种具有有限维参数和无限维冗余参数的统计模型。正在审查的这本书涉及对缺失、粗化和删减数据的SM的估计。该理论的大部分内容摘自罗宾斯（Robins）和罗尼茨基（Rotnitzky）（与同事们一起）（1986年至2001年）的一系列论文。这本专著的主要主题随机缺失，随机粗糙。由于J.M.罗宾斯等[J.Am.Stat.Assoc.89，No.427，846–866（1994；Zbl 0815.62043号)]对其进行了详细研究。前五章考虑了缺少数据时的SM。半参数理论是在希尔伯特空间几何的基础上，从几何的角度发展起来的。第6章讨论了任务数据机制，并将其扩展到第7章中更广泛的粗化数据类别。单位：Chs。基于几何思想，构造了7–11种具有缺失和粗化数据的参数的有效稳健估计。所提出的方法计算量大，因此在第12章中开发了一些更容易实现的近似方法。第13章将这些方法应用于点接触研究中因果治疗效果的估计。第一章研究有限维参数模型的多重计算估计。这本书写得很清楚，也很随便。这个论述既有指导意义又足够严谨。有许多面向生物医学应用的重要示例。这本专著将对统计学和生物统计学的研究生和研究生以及统计学和生存分析的研究人员有用。内容：第一章，半参数模型简介；第二章，随机向量的希尔伯特空间；第三章，影响函数的几何结构；第四章，半参数模型；第5章，半参数模型的其他示例；第6章，缺失数据的模型和方法；第7章，随机半实践模型的缺失和粗化；第8章，妨害切线空间及其正交补；第9章，增广逆概率加权完备估计；第10章，利用粗化数据提高效率和双重稳健性；第11章，粗数据半参数模型的局部有效估计；第12章，获得效率的近似方法；第13章，平均因果处理效应的双半乳估值；第14章，多重插补：频率学家的观点。审稿人注意：第30、55和109页的解释中有一个错误：对于向量函数，不需要存在带单个中间点的展开式。在（7.2）中，密度应包含雅可比行列式的绝对值。审核人：奥列克桑德·库库什（基辅） 引用于4评论引用于277文件 MSC公司： 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 46号30 泛函分析在概率论和统计学中的应用 62G08号 非参数回归和分位数回归 62J02型 一般非线性回归 62纳米01 审查数据模型 62英尺35英寸 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62G35型 非参数稳健性 关键词：生存分析;缺少数据;半参数模型;粗化数据;稳健性;有效估计量;因果关系 引文：Zbl 0815.62043号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛A.Tsiatis｝，半参数理论和缺失数据。纽约州纽约市：施普林格（2006；Zbl 1105.6202） 全文： 内政部