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2022 Fiscal Year Annual Research Report

Research on model misspecification for longitudinal data analysis

Research Project

Project/Area Number 19K11849
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

丸尾 和司  筑波大学, 医学医療系, 准教授 (10777999)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 石井 亮太  筑波大学, 医学医療系, 助教 (40835633)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Keywordsrobust variance / model misspecification
Outline of Annual Research Achievements

最尤推定量は,理論的にモデル誤特定の下でサンドイッチ型の漸近分散共分散行列をもつ.その経験的推定量(ロバスト分散推定量と呼ばれる)は一致性をもつため,この推定量はモデルの誤仕様の下でも漸近的に妥当である.
実際に,ロバスト分散推定量は経時データ解析における標準誤差の推定に用いられる.最近,Golden et al. (2019 Econometrics, 7, 1-27) は,欠測メカニズムがランダムでない欠測である場合でも,最尤推定量が欠測データの存在下でサンドイッチ型の漸近分散共分散行列を保持することを明らかにした.彼らは,モデルの誤仕様化と欠損データの両方が同時に存在する場合のロバスト分散推定量の漸近的妥当性を明らかにしたが,有限標本での性能は調査されていなかった.我々は,シミュレーションにより経時データをアウトカムとしたランダム化比較試験の文脈においてロバスト分散推定量の有限標本性能を評価し,その小標本の問題点を明らかにし,論文化した(Ishii R, Maruo K, Doi M, Gosho M. Commun. Stat. Simul. Comput., 2022, doi: 10.1080/03610918.2022.2084107).そこでさらに,AIDSを対象としたランダム化二重盲検試験の縦断的なCD4カウントデータを用いて,ロバスト分散推定量の具体例を提示した.

  • Research Products

    (1 results)

All 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results)

  • [Journal Article] Finite-sample performance of the robust variance estimator in the presence of missing data2022

    • Author(s)
      Ishii Ryota、Maruo Kazushi、Doi Masaaki、Gosho Masahiko
    • Journal Title

      Communications in Statistics - Simulation and Computation

      Volume: online first Pages: 1~12

    • DOI

      10.1080/03610918.2022.2084107

    • Peer Reviewed

URL: 

Published: 2023-12-25  

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