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逆概率加权填补下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然统计推断
1
作者
王历容
秦永松
罗志军
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014年第1期40-56,共17页
本文对两个样本数据不完全的线性模型展开讨论，其中线性模型协变量的观测值不缺失，响应变量的观测值随机缺失（MAR）．我们采用逆概率加权填补方法对响应变量的缺失值进行补足，得到两个线性回归模型“完全”样本数据，在“完全”样...
本文对两个样本数据不完全的线性模型展开讨论，其中线性模型协变量的观测值不缺失，响应变量的观测值随机缺失（MAR）．我们采用逆概率加权填补方法对响应变量的缺失值进行补足，得到两个线性回归模型“完全”样本数据，在“完全”样本数据的基础上构造了响应变量分位数差异的对数经验似然比统计量．与以往研究结果不同的是本文在一定条件下证明了该统计量的极限分布为标准x}，降低了由于权系数估计带来的误差，进一步构造出了精度更高的分位数差异的经验似然置信区间．
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关键词
缺失数据
逆概率加权填补
分位数
经验似然
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题名
逆概率加权填补下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然统计推断
1
作者
王历容
秦永松
罗志军
机构
湖南
人文
科技
学院
信息科学与工程
系
广西师范大学
数学
科学
学院
湖南人文科技学院数学与计量经济系
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014年第1期40-56,共17页
基金
国家自然科学基金(11271108
11361011)
+1 种基金
湖南省教育厅科研资助项目(13C453)
湖南人文科技学院青年基金(2012QN04)资助
文摘
本文对两个样本数据不完全的线性模型展开讨论，其中线性模型协变量的观测值不缺失，响应变量的观测值随机缺失（MAR）．我们采用逆概率加权填补方法对响应变量的缺失值进行补足，得到两个线性回归模型“完全”样本数据，在“完全”样本数据的基础上构造了响应变量分位数差异的对数经验似然比统计量．与以往研究结果不同的是本文在一定条件下证明了该统计量的极限分布为标准x}，降低了由于权系数估计带来的误差，进一步构造出了精度更高的分位数差异的经验似然置信区间．
关键词
缺失数据
逆概率加权填补
分位数
经验似然
置信区间
Keywords
Missing data, inverse probability weighted imputation, quantile, empirical likelihood, confidence intervals.
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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1
逆概率加权填补下两线性模型中响应变量分位数差异的经验似然统计推断
王历容
秦永松
罗志军
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2014
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