基于EMB多重插补法的线性模型系数估计量的模拟研究

被引:7
作者
杨贵军
孙玲莉
孟杰
机构
[1] 天津财经大学中国经济统计研究中心
关键词
EMB; 多重插补法; 无回答机制; 无回答率;
D O I
10.13653/j.cnki.jqte.2016.10.008
中图分类号
F224.0 [数量经济学];
学科分类号
020209 ;
摘要
基于EMB多重插补法的线性模型系数估计量,分析其统计性质,并与PMM多重插补法以及DA插补法进行比较。模拟结果显示,随着无回答率增加,系数估计量的偏差绝对值、均方误差呈递增趋势,估计方差的递增趋势相对更显著。在完全随机无回答机制或随机无回答机制下,建议插补重数为15。在依赖被解释变量的非随机无回答机制下,建议插补重数可适当增大。在依赖其他变量的非随机无回答机制下,估计量的均方误差和估计方差的差异大,使用EMB多重插补法要谨慎。
引用
收藏
页码:128 / 141
页数:14
相关论文
共 8 条
[1]   基于PMM多重插补法的线性模型系数估计量的模拟研究 [J].
杨贵军 ;
李静华 .
数量经济技术经济研究, 2014, 31 (10) :139-150
[2]   基于DA插补法的线性回归模型系数估计值的模拟研究 [J].
杨贵军 ;
骆新珍 .
统计与信息论坛, 2014, 29 (03) :3-8
[3]   Hot deck插补和插补后数据的方差模拟研究 [J].
王璐 ;
王飞 .
数量经济技术经济研究, 2006, (02) :148-152
[4]  
缺失数据的统计处理[M]. 中国统计出版社 , 金勇进, 2009
[5]   What to Do about Missing Values in Time-Series Cross-Section Data [J].
Honaker, James ;
King, Gary .
AMERICAN JOURNAL OF POLITICAL SCIENCE, 2010, 54 (02) :561-581
[6]   Partially parametric techniques for multiple imputation [J].
Schenker, N ;
Taylor, JMG .
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, 1996, 22 (04) :425-446
[7]  
Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife[J] . B. Efron. The Annals of Statistics . 1979 (1)
[8]  
Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm[J] . A. P. Dempster,N. M. Laird,D. B. Rubin. Journal of the Royal Statistical Society. Series . 1977 (1)