【摘 要】
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对于“数据缺失问题”,我们设d维随机向量X为协变量,Y为受X影响的反映变量,δ为指示变量.在实践中,我们通常可以得到这样一组不完全的随机样本(X_i,Y_i,δ_i),其中所有的X_i
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对于“数据缺失问题”,我们设d维随机向量X为协变量,Y为受X影响的反映变量,δ为指示变量.在实践中,我们通常可以得到这样一组不完全的随机样本(X_i,Y_i,δ_i),其中所有的X_i都是被完全观测到的, Y_i是有缺失的,当Y_i缺失时δ_i=0,否则,δ_i=1,且有P(δ=1|Y,X)=P(δ=1|X),即Y是随机缺失(MAR)的.本文我们将在上述假设下对线性回归模型中Y的均值θ进行估计,我们将插补方法与加权方法相结合定义了几个不同的估计量,如边际均值估计量,加权估计量等,证明了它们都是渐近正态的,并用Jackknife方法得到它们方差的相合估计,对它们的效率进行了比较.我们还发展了经验似然方法,得到了渐近于标准X~2分布的调整的经验似然.
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