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WEIGHTED LIKELIHOOD ESTIMATION UNDER TWO-PHASE SAMPLING
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OA
AI
DOI：10.1214/12-AOS1073.png)
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摘要
En 中文
我们开发了两阶段分层抽样下加权似然估计 (WLE) 的渐近理论，无需替换。我们还考虑了wle的几种变体，涉及估计的重量和校准。开发了一组经验过程工具，包括glivenko-cantelli定理，M估计量收敛速度的定理以及用于在两阶段采样和不进行替换的采样下的逆概率加权经验过程的Donsker定理。第二阶段。使用这些一般结果，我们在一般的半参数模型中推导出有限维参数的WLE的渐近分布，在该模型中，可按常规或非常规速率估计有害参数的估计量。我们在具有正确审查和区间审查的Cox模型中说明了这些结果和方法。我们通过在没有替换的情况下进行采样以及在第二阶段更常见 (且更易于分析) 的伯努利采样假设下的渐近方差来比较这些方法。
Keyword:
Calibration
estimated weights
weighted likelihood
semiparametric model
regular
nonregular
期刊
IF:
3.7
论文数:
2.8K
被引数:
2.9W
机构
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