کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1151255 | 1489866 | 2016 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A weighted simulation-based estimator for incomplete longitudinal data models
ترجمه فارسی عنوان
برآوردگر مبتنی بر شبیه سازی وزن برای مدل های داده طولی ناقص
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تعمیم مدل مختلط خطی؛ مقیاس احتمال معکوس؛ داده های گم شده؛ برآوردگر مبتنی بر شبیه سازی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
چکیده انگلیسی
Recently, Li and Wang (2012a,b) and Wang (2007) have proposed a simulation-based estimator for generalized linear and nonlinear mixed models with complete longitudinal data. This estimator is constructed using the simulation-by-parts technique which leads to the unique feature that it is consistent even using finite number of simulated random points. This paper extends the methodology to deal with incomplete longitudinal data by applying the inverse probability weighting method for the monotone missing-at-random response data. The finite sample performance of this estimator is investigated through simulation studies and compared with the multiple imputation approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 113, June 2016, Pages 16–22
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 113, June 2016, Pages 16–22
نویسندگان
Daniel H. Li, Liqun Wang,