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Spilt conformal prediction with missing response
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AI
DOI：10.1007/s11222-025-10722-7.png)
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摘要
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一致预测提供了一种分布自由的框架，用于构建具有保证覆盖概率的响应变量的区间估计。本研究引入了一种缺失加权分割一致化分位数回归（M-WSCQR）方法，以解决与缺失响应变量相关的挑战，并假设存在缺失随机（MAR）机制。M-WSCQR采用协变量偏移调整来考虑MAR机制，确保在指定覆盖保证下获得稳健且可靠预测。所提出的方法具有双重稳健性和可扩展性，通过修改权重函数或分位数回归模型，使其能够适应广泛的问题设置。在变化缺失率以及同方差和异方差条件下进行的模拟研究，证实了M-WSCQR的有效性和稳健性。此外，通过两个实际数据集的分析展示了其应用价值，突显了其在多样化推断场景中的适用性。与传统假设独立同分布观测值的方法不同，M-WSCQR整合了来自观测和缺失组的信息。该方法可容纳由MAR机制引起的协变量偏移以及观测和缺失响应之间协变量分布的差异。通过纳入这些考量，M-WSCQR实现了增强的稳健性和通用性，为解决统计建模中的缺失数据挑战提供了一种有价值的解决方案。
Keyword:
Conformal prediction
Missing response
Covariate shift
Propensity score
期刊
S
IF:
1.6
论文数:
206
被引数:
0
机构
引用论文
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