齐、李红;王，C.Y。;罗斯·L·普伦蒂斯。 缺失协变量的比例风险回归的加权估计。 （英语） Zbl 1117.62413号 美国统计协会。 100，编号472，1250-1263（2005）. 摘要：在流行病学研究和疾病预防试验中，缺少协变量数据很常见。在本文中，当对所有研究对象观察到某些协变量，而其他协变量数据仅收集到一个子集时，考虑Cox比例风险模型中的回归参数估计。本文提出了非参数使用部分不完全数据的简单加权和核辅助全增广加权估计。我们使用非参数方法估计简单加权估计函数中的选择概率。我们还使用非参数核平滑技术来估计完全增广加权估计函数中的某些条件期望。所提出的方法是非参数的，因为它们既不需要缺失数据机制的模型，也不需要在观察到协变量的情况下指定缺失协变量的条件分布。这些估计量允许缺失数据机制依赖于结果变量和观察到的协变量，并且适用于各种队列抽样程序，包括病例组和嵌套病例对照设计。我们证明了简单的和核辅助的全增广加权估计量是典型的一致渐近正态的。此外，所提出的估计量比以真选择概率倒数为权重的简单加权估计量更有效。当缺失数据机制依赖于结果变量时，他们还纠正了仅从完整数据分析中得出的估计偏差。此外，当协变量与时间无关时，某些简单加权估计被证明与核辅助的完全增广加权估计渐近等价。通过仿真和对两个实际数据集的应用，检验了估计量的适度样本容量性能。 引用于2评论引用于50文件 MSC公司： 62至XX 统计学 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Qi}et al.，J.Am.Stat.Assoc.100，No.472，1250--1263（2005；Zbl 1117.62413） 全文： 内政部