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摘要:
The authors propose a robust semi-parametric empirical likelihood method to integrate all available information from multiple samples with a common center of measurements. Two different sets of estimating equations are used to improve the classical likelihood inference on the measurement center. The proposed method does not require the knowle- dge of the functional forms of the probability density functions of related populations. The advantages of the proposed method are demonstrated through extensive simulation studies by comparing the mean squared errors, coverage proba- bilities and average lengths of confidence intervals with those from the classical likelihood method. Simulation results suggest that our approach provides more informative and efficient inference than the conventional maximum likelihood estimator if certain structural relationship exists among the parameters of relevant samples.
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文献信息
篇名 Data Fusion Using Empirical Likelihood
来源期刊 统计学期刊(英文) 学科 医学
关键词 Data FUSION Empirical LIKELIHOOD ROBUST Estimation Multiple SAMPLES
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 547-556
页数 10页 分类号 R73
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统计学期刊(英文)
半月刊
2161-718X
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出版文献量(篇)
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