Efficient Estimation for Semiparametric Structural Equation Models With Censored Data
含删失数据的半参数结构方程模型高效估计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：摘要中的结构方程用于生存与基因组分析，尚不足以归入经济学结构估计或因果推断。
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
含删失数据的半参数结构方程模型高效估计
- 研究问题
- 如何在同时涉及潜变量和观测变量的结构方程模型中纳入可能被删失的生存时间，并获得可实施且有效率的估计？
- 方法与思路
- 作者提出带半参数生存时间成分的结构方程模型，以非参数极大似然估计，并结合 EM 与 Newton–Raphson 算法求解。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立模型可识别条件，证明估计量的一致性、渐近正态性和半参数效率，并通过模拟及癌症基因组应用展示表现。
- 阅读关注点
- 应核对潜变量与生存成分的具体连接方式、删失机制和可识别条件，以及似然算法的收敛与效率证明所需假设。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列出识别与效率条件，结构方程关系本身不保证因果解释。
原文摘要
Structural equation modeling is commonly used to capture complex structures of relationships among multiple variables, both latent and observed. We propose a general class of structural equation models with a semiparametric component for potentially censored survival times. We consider nonparametric maximum likelihood estimation and devise a combined Expectation-Maximization and Newton-Raphson algorithm for its implementation. We establish conditions for model identifiability and prove the consistency, asymptotic normality, and semiparametric efficiency of the estimators. Finally, we demonstrate the satisfactory performance of the proposed methods through simulation studies and provide an application to a motivating cancer study that contains a variety of genomic variables. Supplementary materials for this article are available online.