کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1145479 | 1489665 | 2015 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Achieving semiparametric efficiency bound in longitudinal data analysis with dropouts
ترجمه فارسی عنوان
دستیابی به کارایی نیمه پارامترهای محدود در تجزیه و تحلیل داده های طولی با رها کردن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
In longitudinal data analysis with dropouts, despite its local efficiency in theory, the augmented inverse probability weighted (AIPW) estimator hardly achieves the semiparametric efficiency bound in practice, even if the variance–covariance of the longitudinal outcomes is correctly modeled. In this paper, we propose a method based on conditional empirical likelihood. Assuming missing at random (MAR) mechanism, our estimator is doubly robust and locally efficient. Unlike the AIPW estimator, our estimator does not require to model any second moments, including the variance–covariance of the longitudinal outcomes, in order to achieve the semiparametric efficiency bound.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 135, March 2015, Pages 59–70
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 135, March 2015, Pages 59–70
نویسندگان
Peisong Han, Peter X.-K. Song, Lu Wang,