Inference about means from incomplete multivariate data
不完整多元数据的均值推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般多元正态样本的缺失数据推断，未提供所列经济计量细分方向的直接依据。
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不完整多元数据的均值推断
- 研究问题
- 在不完整的多元正态样本中，如何对均值的线性组合构造检验和置信区间，并判断何时可采用更简单的统计量？
- 方法与思路
- 作者提出一类统计量，涵盖利用全部数据的最大似然方法和完整观测子样本方法，并用相对效率指标辅助选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提出相对效率的简便度量，并在一个变量有额外观测的二元情形下建议近似 t 分布、开展模拟比较。
- 阅读关注点
- 应核对缺失数据的处理条件、相对效率指标的定义，以及近似 t 分布在不同样本量和缺失比例下的适用性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；缺失机制、近似误差和模拟结果未说明，不能判断方法的普遍有效性。
原文摘要
A class of statistics g(v) is proposed for constructing tests and confidence intervals for a linear combination of means v using an incomplete multivariate normal sample. The class includes statistics based on maximum likelihood estimates for all the data, and simpler statistics such as those based on a subset of complete observations. A simple measure of relative efficiency is proposed to decide when a simpler statistic is appropriate. For the case of two variables with extra observations on one variable, approximate t distributions are suggested for some members of g, and resulting test statistics are compared in a simulation study.