Linear regression with censored data
删失数据的线性回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失数据的线性回归
- 研究问题
- 在线性回归的因变量存在删失、残差分布不作具体设定时，如何估计回归参数并处理已有方法的不一致问题？
- 方法与思路
- 作者修改回归正规方程而非残差平方和，启发式推导斜率估计的大样本性质，并结合模拟与心脏移植数据分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提修改似乎克服此前方法的不一致问题，并以模拟支持启发式大样本分析，重新分析部分既有数据。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制及其与残差的关系、正规方程的具体修改，并区分启发式渐近推导与严格成立的结果。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；删失条件及完整证明未说明，原文使用试探性措辞，不能直接宣称已证明一致性。
原文摘要
We give a method of estimating parameters in the linear regression model which allowB the dependent variable to be censored and the residual distribution to be unspecified. The method differs from that of Miller (1976) in that the normal equations rather than the sum of squares of residuals are modified and this appears to overcome the inconsistency problems in Miller's approach. Large sample properties of the estimator of slope are derived heuristically and substantiated by simulations. Some of the heart transplant data reported and analysed by Miller are reanalysed using the present method.