缺失数据下广义线性模型的经验似然推断  

Empirical Likelihood for Generalized Linear Models with Missing Data

作　　者：闫莉[1] 陈夏[1] 

机构地区：[1]陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安710062

出　　处：《统计与信息论坛》2013年第2期14-17,共4页Journal of Statistics and Information

基　　金：国家自然科学基金项目<缺失数据下广义线性模型的经验似然和变量选择问题>(11201276);中央高校基本科研业务费项目<缺失数据下广义线性模型的统计推断>(GK200902050)

摘　　要：利用经验似然方法,讨论缺失数据下广义线性模型中参数的置信域问题,得到了对数经验似然比统计量的渐近分布为标准卡方分布;给出参数的一些估计量及其渐近分布,利用数据模拟解释了所提出的方法。Using the empirical likelihood method, the con[idence region of parameter in generalized linear model with missing data is considered. It is shown that the empirical log-likelihood ratio at the true parameter converges to the standard ehi-square distribution. Also, a class of estimators for the parameter are constructed, and the asymptotic distributions of the proposed estimators are obtained. Some simulations are conducted to illustrate the proposed method.

关 键 词：经验似然 广义线性模型 缺失数据 置信区域 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]