【摘 要】
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在纵向数据中,常常出现缺失数据和时间相依协变量问题,直接采用传统的分析方法往往导致估计值结果有偏或有效性低。在随机缺失机制下,我们首先通过加权改进估计方程,然后建立
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在纵向数据中,常常出现缺失数据和时间相依协变量问题,直接采用传统的分析方法往往导致估计值结果有偏或有效性低。在随机缺失机制下,我们首先通过加权改进估计方程,然后建立时间相依协变量下压缩经验似然方法。这种方法的参数估计有效性高于传统独立相关性结构下的广义估计方程方法,原因在于其可以有效结合独立假设下的估计方程和及其他被丢失的有用信息。其他被丢弃的估计方程通过其所携带的信息量和是否有偏被给予适当的权重。我们证明了估计的渐近正态分布性质,经验似然比及其剖面统计量的渐近卡方分布性质。模拟实验和真实数据分析证实了我们的方法的可行性。
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