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Empirical Likelihood Based Inferences for Partially Linear Models with Missing Covariates

机译：协变量缺失的部分线性模型的基于经验似然性的推断

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摘要

This paper considers statistical inference for partially linear models Y = XTμ + ν(Z) + ε when the linear covariate X is missing with missing probability π depending upon (Y, Z). We propose empirical likelihood based statistics to construct confidence regions for β and ν(z). The resulting statistics are shown to be asymptotically chi-squared distributed. Finite sample performance of the proposed statistics is assessed by simulation experiments. The proposed methods are applied to a data set from an AIDS clinical trial.
机译：当线性协变量X缺失且概率取决于（Y，Z）时，本文考虑了部分线性模型Y = X T μ+ν（Z）+ε的统计推断。我们提出基于经验似然的统计数据，以构造β和ν（z）的置信区域。结果统计显示为渐近卡方分布。拟议统计数据的有限样本性能通过模拟实验进行评估。所提出的方法应用于来自艾滋病临床试验的数据集。

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