Weighted empirical likelihood in some two-sample semiparametric models with various types of censored data
多类删失数据下两样本半参数模型的加权经验似然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：摘要明确包含病例对照 Logistic 回归及其拟合优度检验，因此选离散响应方向；其余内容属于通用删失推断。
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
多类删失数据下两样本半参数模型的加权经验似然
- 研究问题
- 在包含偏倚抽样和病例对照 Logistic 回归的两样本半参数模型中，如何利用多类删失数据估计参数与分布并进行检验。
- 方法与思路
- 作者用加权经验似然构造半参数极大似然估计，分析一致性、参数渐近正态性、似然比极限及部分删失类型的分布过程收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立参数和分布估计的强一致性及参数渐近正态性，并获得偏倚抽样下的缩放卡方极限与病例对照模型拟合检验。
- 阅读关注点
- 应核对各删失类型分别对应哪些定理、经验似然权重与缩放因子的构造，尤其注意分布过程收敛未列入纯区间删失情形。
- 阅读边界
- 所给材料是稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体条件与缩放因子未说明，不应把部分删失类型的过程收敛推广到全部类型。
原文摘要
In this article, the weighted empirical likelihood is applied to a general setting of two-sample semiparametric models, which includes biased sampling models and case-control logistic regression models as special cases. For various types of censored data, such as right censored data, doubly censored data, interval censored data and partly interval-censored data, the weighted empirical likelihood-based semiparametric maximum likelihood estimator (θ̃n, F̃n) for the underlying parameter θ0 and distribution F0 is derived, and the strong consistency of (θ̃n, F̃n) and the asymptotic normality of θ̃n are established. Under biased sampling models, the weighted empirical log-likelihood ratio is shown to have an asymptotic scaled chi-squared distribution for censored data aforementioned. For right censored data, doubly censored data and partly interval-censored data, it is shown that $\sqrt{n}(\tilde{F}_{n}-F_{0})$ weakly converges to a centered Gaussian process, which leads to a consistent goodness-of-fit test for the case-control logistic regression models.