Estimation of Parameters from Incomplete Multivariate Samples
不完整多元样本的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不完整多元样本的参数估计
- 研究问题
- 当多元样本中部分观测缺失某些变量时，如何使用已有信息估计参数，以及这些不完整观测能否帮助预测一个变量？
- 方法与思路
- 作者将特殊情形的参数估计结果扩展到一般 p 元情形，分别分析参数估计与由其余变量预测某一变量的信息利用问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所研究预测问题无法利用不完整样本；在某些条件下，全部观测可用于改进参数估计，并提及截断多元正态分布的应用。
- 阅读关注点
- 应核对缺失模式与分布假设、预测问题的精确定义，以及不能利用不完整样本和改进估计各自成立的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明缺失机制或具体条件，不能把预测方面的结论视为一般缺失数据定理。
原文摘要
The problem considered is that of using all of the observations in a sample of multivariate observations when for some of the observations values for certain of the characters are missing. This paper extends results obtained for estimation of the parameters in special cases to the general p-variate case and presents the solution to the problem of what use may be made of data from incomplete multivariate samples when the interest lies in the prediction of one character from a knowledge of the rest. It is concluded that for purposes of prediction no use can be made of incomplete samples. Under certain circumstances all the observations in an incomplete sample can be used to construct improved estimators. Application of the results to multivariate normal distributions truncated on one or more characters is mentioned.