协变量缺失下加速失效时间模型基于经验似然的加权估计

发布时间：2018-03-30 07:07

  本文选题：加速失效时间模型　切入点：经验似然推断　出处：《东北师大学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：在部分协变量数据缺失的加速失效时间模型中,提出了参数的逆概率加权(IPW)估计和基于经验似然的加权(ELW)估计,证明了这两种估计的大样本性质.结果表明,ELW估计计算简单,且对回归参数的估计效率高于IPW估计.
[Abstract]:In the accelerated failure time model for missing partial covariable data, the inverse probability weighted IPW) estimation and the empirical likelihood weighted weighted ELW estimation are proposed. The large sample properties of these two estimators are proved. The results show that the computation of the two estimators is simple. The estimation efficiency of regression parameters is higher than that of IPW estimation.
【作者单位】： 长春工业大学基础科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11401048,11671054) 吉林省青年科研基金资助项目(20150520055JH)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1684851