点心样本不可忽略缺失的半参数估计

IF 16.4 1区化学 Q1 CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY

Accounts of Chemical Research Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.5705/ss.202022.0214

Jianfei Zheng, Jing Wang, L. Xue, A. Qu

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摘要

数据缺失通常出现在纵向数据分析中，由于信息缺失，在提供无偏估计和统计推断方面提出了方法学上的挑战。正确识别和适当地将缺失的机制纳入估计和推理过程是至关重要的。传统方法，如全案例分析和imputation方法，都是针对MCAR和mar的不可验证假设下的缺失数据进行处理的。我们重点研究了在不可忽略的缺失假设下，利用两波面板数据的更新样本识别和估计缺失参数。具体来说，我们提出了一种全似然方法，当参数模型被指定为两波数据的联合分布时。在无法确定联合分布的情况下，提出了一种半参数方法，利用额外的茶点样本获得的边际密度估计来估计磨损参数。给出了半参数估计量的渐近性质，并用仿真说明了其数值性能。提出了基于自举的推理方法，并通过仿真对其进行了评估。根据荷兰移动小组的研究提供了一个实际数据应用。中国统计:新录用论文(接受作者版本，需英文编辑)

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Accounts of Chemical Research 化学-化学综合

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