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Empirical Likelihood Method for Quantiles with Response Data Missing at Random

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2012年第2期28卷 265-274页

作者： Xia-yan LI Jun-qing YUAN Department of Statistics and Finance University of Science and Technology of China Hefei 230026 China School of Science Zhejiang University of Technology Hangzhou 310023 China

Empirical likelihood is a nonparametric method for constructing confidence intervals and tests, notably in enabling the shape of a confidence region determined by the sample data. This paper presents a new version of the empirical likelihood method for quantiles under kernel regression imputation to adapt missing response data. It eliminates the need to solve nonlinear equations, and it is essy to apply. We also consider exponential empirical likelihood as an alternative method. Numerical results are presented to compare our method with others.

关键词： confidence interval empirical likelihood quantile missing response regression imputation

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