| 协变量缺失情形下的逆概率加权众数回归估计 |
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| 引用本文： | 林金官,景钰涵,韩忠成.协变量缺失情形下的逆概率加权众数回归估计[J].应用数学,2023(2):562-570. |
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| 作者姓名： | 林金官 景钰涵 韩忠成 |
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| 作者单位： | 南京审计大学统计与数据科学学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(11971235,11831008,12201305)；;全国统计科学研究项目(2021LY007)；;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22 2204)； |
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| 摘 要： | 数据缺失在实际应用中普遍存在,数据缺失会降低研究效率,导致参数估计有偏.在协变量随机缺失(MAR)的假定下,本文基于众数回归和逆概率加权估计方法对线性模型进行参数估计.该方法结合参数Logistic回归和非参数Nadaraya-Watson估计两种倾向得分估计方法,分别构建IPWM-L估计量和IPWM-NW估计量.模拟研究和实例分析表明,众数回归模型比均值回归模型更具稳健性,逆概率加权众数(IPWM)估计方法在缺失数据下表现出了更好的拟合效果,与IPWM-L估计量相比, IPWM-NW估计量更稳健.
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| 关 键 词： | 随机缺失 众数回归 逆概率加权估计 倾向得分 |
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