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CBPS-Based Inference in Nonlinear Regression Models with Missing Data

Open Journal of Statistics 2016年第4期6卷 675-684页

作者： Donglin Guo Liugen Xue Haiqing Chen College of Applied Sciences Beijing University of Technology Beijing China School of Mathematics and Information Science Shangqiu Normal University Shangqiu China

In this article, to improve the doubly robust estimator, the nonlinear regression models with missing responses are studied. Based on the covariate balancing propensity score (CBPS), estimators for the regression coefficients and the population mean are obtained. It is proved that the proposed estimators are asymptotically normal. In simulation studies, the proposed estimators show improved performance relative to usual augmented inverse probability weighted estimators.

关键词： Nonlinear Regression Model Missing at Random Covariate Balancing Propensity Score GMM augmented inverse probability weighted

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