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具有缺失结果的双重稳健和局部有效估计。 (英语) Zbl 1356.62093号

小结:我们考虑参数回归,其中结果可能会丢失。为了达到半参数效率界限,大多数现有的估计方法需要对数据的某些二阶矩进行正确建模,这在实践中可能非常具有挑战性。我们提出了一种基于条件经验似然(CEL)方法的估计方法。我们的方法不需要我们对任何二阶矩进行建模。我们详细研究了基于CEL的逆概率加权估计(CEL-IPW)和增广逆概率加权(CEL-AIPW)估计。在某些正则性条件和随机缺失(MAR)机制下,如果缺失机制建模正确,则CEL-IPW估计是一致的;如果缺失机制或结果的条件均值建模正确,CEL-AIPW估计也是一致的。当这两个量都正确建模时,CEL-AIPW估计量在不建模任何二阶矩的情况下达到半参数效率界。导出了渐近分布。讨论了使用Newton-Raphson算法通过嵌套优化例程进行数值实现的方法。

MSC公司:

62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62层35 鲁棒性和自适应程序(参数推断)
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62E20型 统计学中的渐近分布理论
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