基于逆概率加权与Mallows模型平均的删失混合效应模型统计推断

摘要

针对右删失数据下线性混合效应模型的统计推断问题，提出了基于Mallows准则的模型平均方法 .该方法采用逆概率加权处理删失偏倚，并通过最小化Mallows准则来选取最优权重，证明了该模型平均估计量具有渐近最优性.此外，针对随机效应协方差矩阵和误差项方差未知的实际场景，给出其估计方法，证明采用可行加权最小二乘估计量进行平均时仍保持渐近最优性.模拟结果表明，该方法在处理删失混合效应模型时，相较于其他方法具有更高的估计精度和更好的模型稳定性.最后，通过对aids数据集的分析验证了该方法优异的预测性能.

关键词

模型平均 / 渐近最优性 / 删失混合效应模型 / 逆概率加权