协变量受检出限约束的回归的半参数方法
统计方法学
2014-12-09 v1
摘要
我们考虑因检出下限导致协变量左删失的广义线性回归分析。通过剔除低于检出限的观测值进行的完整案例分析能够给出回归系数的有效估计，但会损失效率；替代法存在偏差；极大似然法依赖于此类协变量不可观测尾部概率分布的参数模型，因此可能受模型误设影响。为了获得稳健且更有效的结果，我们提出了一种基于似然的半参数方法，利用受检出限约束协变量的加速失效时间模型来估计回归参数。我们考虑了两阶段估计过程，即在最大化似然函数之前，先估计受检出限约束协变量给定其他变量时的条件分布。在模拟研究中，所提方法优于完整案例分析和替代法。给出了保证理想渐近性质的技术条件。
引用
@article{arxiv.1412.2150,
title = {Semiparametric Approach for Regression with Covariate Subject to Limit of Detection},
author = {Shengchun Kong and Bin Nan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.2150},
year = {2014}
}