A Mean Score Method for Missing and Auxiliary Covariate Data in Regression Models
回归模型中缺失及辅助协变量数据的平均得分方法AI 解读 ↓
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回归模型中缺失及辅助协变量数据的平均得分方法
- 研究问题
- 当全体对象只有不完整或辅助协变量，而验证子样本拥有真实协变量时，如何进行回归估计并安排验证样本抽取？
- 方法与思路
- 作者推广平均得分方法，对可用与缺失数据的关联采用非参数处理，允许缺失依赖已观测响应和协变量并推导渐近理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于队列及病例对照设计，给出解释估计表现的渐近方差表达式，并由此提出验证集的最优抽样策略。
- 阅读关注点
- 应核对缺失与验证抽样机制、条件平均得分的估计方式、不同研究设计下的处理，以及最优抽样使用的目标和信息。
- 阅读边界
- 仅据版本未明的 OpenAlex 索引摘要；完整缺失条件、方差公式及抽样约束未说明，不能推广到任意非随机缺失情形。
原文摘要
We consider regression analysis when incomplete or auxiliary covariate data are available for all study subjects and, in addition, for a subset called the validation sample, true covariate data of interest have been ascertained. The term auxiliary data refers to data not in the regression model, but thought to be informative about the true missing covariate data of interest. We discuss a method which is nonparametric with respect to the association between available and missing data, allows missingness to depend on available response and covariate values, and is applicable to both cohort and case-control study designs. The method previously proposed by Flanders & Greenland (1991) and by Zhao & Lipsitz (1992) is generalised and asymptotic theory is derived. Our expression for the asymptotic variance of the estimator provides intuition regarding performance of the method. Optimal sampling strategies for the validation set are also suggested by the asymptotic results.