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周杰;张志伟;李兆海;张军

缺失数据和因果推断的粗化倾向得分和混合估计。 （英语） Zbl 07763456号

国际统计版次。 83，第3期，449-471（2015）.
摘要：在缺失数据和因果推断领域，双稳健（DR）估计器备受关注，它涉及结果回归（RG）模型和倾向得分（PS）模型。如果正确指定了任一模型，则这些DR估计是一致的和渐近正态的。尽管DR估计器在理论上很有吸引力，但其实际效用仍存在争议（例如[J.D.Y.Kang博士和J.L.Schafer（谢弗），统计科学。22，第4期，523–539（2007年；兹比尔1246.62073)]). 主要问题之一是，由于估计的PS的极值，近零分母可能导致不稳定估计。相比之下，当RG模型正确且通常比DR估计更稳定时，仅基于RG模型的常规RG估计是有效的，尽管RG模型不正确时可能会有偏差。鉴于RG和DR估计量的独特优势，我们提出了一类混合估计量，试图在RG和RD估计量之间取得合理的平衡。这些混合估值器是由启发式参数驱动的，与基于原始模型的PS估值相比，粗化PS估值不太可能采用极值，对PS模型的错误指定也不太敏感。在模拟研究中，将建议的估计值与现有估计值进行了比较，并用一项有关产科分娩进展和分娩结局的大型观察性研究的实际数据进行了说明。
{©2014 The Authors.International Statistical Review©2014国际统计研究所}

引用于1文件

MSC公司：

62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62D99型 统计抽样理论及相关课题
62J99型 线性推理、回归

关键词：

双重稳健性;逆概率加权;结果回归;倾向得分;分层

引文：

Zbl 1246.62073号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Zhou}等人，《国际统计年鉴》第83版，第3期，449--471（2015；Zbl 07763456）
全文： 内政部

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