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Empirical Likelihood Semiparametric Regression Analysis under Random Censorship

机译：随机审查下的经验似然半参数回归分析

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This paper considers large sample inference for the regression parameter in a partly linear model for right censored data. We introduce an estimated empirical likelihood for the regression parameter and show that its limiting distribution is a mixture of central chi-squared distributions. A Monte Carlo method is proposed to approximate the limiting distribution. This enables one to make empirical likelihood-based inference for the regression parameter. We also develop an adjusted empirical likelihood method which only appeals to standard chi-square tables. Finite sample performance of the proposed methods is illustrated in a simulation study.
机译：本文考虑了部分右线性删失数据模型中回归参数的大样本推断。我们介绍了回归参数的估计经验似然，并表明其极限分布是中心卡方分布的混合。提出了一种蒙特卡罗方法来近似极限分布。这使人们能够对回归参数进行基于经验似然的推断。我们还开发了一种仅适用于标准卡方表的调整后的经验似然方法。仿真研究表明了所提出方法的有限样本性能。

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