Methods of Statistical Inference for Median Regression Models with Doubly Censored Data
Methods of Statistical Inference for Median Regression Models with Doubly Censored Data
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双删失数据中值回归模型的统计推断方法
DOI：
10.1080/03610920903200009
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发表时间：
2010-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
史宁中
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou, Xiuqing;史宁中
最近，提出了双删失数据中位数回归模型的最小一乘估计，并证明了估计的渐近正态性。然而，对回归参数向量进行推断是无效的，因为渐近协方差矩阵由于涉及误差项的条件密度而难以可靠地估计。本文分别提出了基于自助法、随机加权法和经验似然法三种不需要密度估计的方法来对双删失中位数回归模型进行推断。仿真也做了评估所提出的方法的性能。
Recently, least absolute deviations (LAD) estimator for median regression models with doubly censored data was proposed and the asymptotic normality of the estimator was established. However, it is invalid to make inference on the regression parameter vectors, because the asymptotic covariance matrices are difficult to estimate reliably since they involve conditional densities of error terms. In this article, three methods, which are based on bootstrap, random weighting, and empirical likelihood, respectively, and do not require density estimation, are proposed for making inference for the doubly censored median regression models. Simulations are also done to assess the performance of the proposed methods.
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DOI：
10.1007/978-0-387-75692-9_9
发表时间：
2008
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
D. Hinkley
通讯作者：
D. Hinkley
影响因子：
4.5
作者：
A. Lo
通讯作者：
A. Lo
影响因子：
2.7
作者：
EFRON, B
通讯作者：
EFRON, B
影响因子：
2.7
作者：
Cai, T;Cheng, S
通讯作者：
Cheng, S
影响因子：
1.6
作者：
G. Qin;Min Tsao
通讯作者：
G. Qin;Min Tsao