Moment-type estimators for the proportional likelihood ratio model with longitudinal data
纵向数据比例似然比模型的矩型估计量AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究纵向数据的边际建模及组内相关下的估计方程，直接对应面板数据方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
纵向数据比例似然比模型的矩型估计量
- 研究问题
- 当纵向数据只规定比例似然比形式的边际分布、未完整规定联合分布时，如何估计模型参数并建立大样本推断？
- 方法与思路
- 作者将比例似然比模型用于纵向数据的边际分布，提出广义估计方程的矩型扩展，处理直接最大似然法无法适用的问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量具有一致性和渐近正态性，且在作者的模拟研究中表现良好；具体效率比较与模拟数值未说明。
- 阅读关注点
- 应核对矩条件、组内依赖的处理方式、工作相关结构是否需要指定，以及渐近理论中的样本结构和方差估计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；联合分布未完全指定不表示任意依赖均可允许，具体条件需查正文。
原文摘要
Luo & Tsai, Biometrika99, 211–22, 2012, proposed a proportional likelihood ratio model and discussed a maximum likelihood method for its parameter estimation. In this paper, we use this model as the marginal distribution to analyse longitudinal data, where the maximum likelihood method is not directly applicable because the joint distribution is not fully specified. We propose a moment-type method that is an extension of the generalized estimating equation method. The resulting estimators are consistent, asymptotically normal and perform well in our simulation study.