纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断

为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计.证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质.

单调缺失机制下高维纵向线性回归模型的变量选择

在响应变量带有单调缺失的情形下考虑高维纵向线性回归模型的变量选择.主要基于逆概率加权广义估计方程提出了一种自动的变量选择方法,该方法不使用现有的惩罚函数,不涉及惩罚函数非凸最优化的问题,并且可以自动地剔除零回归系数,同时得到非零回归系数的估计.在一定正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质.最后,通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.

纵向单调缺失数据下线性模型的二次推断函数估计

纵向数据缺失的情况常常发生,文章考虑响应变量带有单调缺失的纵向数据.在逆概率加权广义估计方程(IPWGEE)的基础上,采用二次推断函数(QIF)方法研究线性模型下回归参数的估计问题.在一定的正则条件下,证明了所得估计量的相合性和渐近正态性.最后,通过模拟研究和实例分析验证了所提出方法在有限样本下的实际表现.

等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断

文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题。在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T^2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计。近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意。

纵向缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择

针对纵向单调缺失数据下高维部分线性回归模型的变量选择,提出了逆概率加权光滑阈估计方程变量选择方法,其中非参数分量使用样条估计.在适当正则条件下,证明了该变量选择方法具有Oracle性质,并通过模拟研究验证了所提出方法的有限样本性质.

有缺失数据的正态母体参数的后验分布及其抽样算法

在缺失数据机制是可忽略的、先验分布是逆矩阵Γ分布的假设下,利用矩阵的cholesky分解和变量替换方法,本文导出了有单调缺失数据结构的正态分布参数的后验分布形式.进一步用后验分布的组成特点,构造了单调缺失数据结构的正态分布的协方差矩阵和均值后验分布的抽样算法.