Identifiability and estimation of two-sample data with nonignorable missing response
Identifiability and estimation of two-sample data with nonignorable missing response
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具有不可忽略的缺失响应的两样本数据的可识别性和估计
DOI：
10.1080/03610926.2020.1871015
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发表时间：
2021-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lei Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lei Wang
不可忽略的缺失数据在统计应用中提出了很大的挑战，因为观测到的似然在没有任何进一步限制的情况下是无法识别的。本文对具有不可忽略缺失响应的两个独立样本的对应参数之差进行了推断。为了解决可识别性问题，我们考虑了一个参数倾向模型，并利用群体标签信息作为工具。在工具估计方程的基础上，采用两步广义矩量法估计倾向性参数，然后利用估计的倾向性进行逆概率加权估计总体参数。建立了所得估计量的渐近性质。通过模拟研究了人口均值、分布函数和分位数差异的有限样本性能，并提出了韩国劳动和收入小组研究（KLIPS）数据集的应用。
Abstract Nonignorable missing data presents a great challenge in statistical applications, since the observed likelihood is not identifiable without any further restrictions. In this paper, we make inference about the differences between the corresponding parameters of two independent samples with nonignorable missing renponse. To address the identifiability issue, we consider a parametric propensity model and utilize group label information as an instrument. Two-step generalized method of moments is applied to estimate the parameters of the propensity based on the instrumental estimating equations, and then population parameters are estimated based on the inverse probability weighting with the estimated propensity. The asymptotic properties of the resulting estimators are established. The finite-sample performance of the differences for the population means, distribution functions and quantiles is studied through simulations, and an application to Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS) data set is also presented.
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DOI：
10.1007/978-1-4939-7131-2_100671
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作者：
通讯作者：
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通讯作者：
HANSEN, LP
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通讯作者：
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通讯作者：
Sheng Wang;J. Shao;Jae Kwang Kim
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通讯作者：
John L.P. Thompson;Gilberto Levy