Parametric fractional imputation for nonignorable missing data

Kim, Ji Young; Kim, Jae Kwang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kim, Ji Young (Department of Applied Statistics, Yonsei University) Kim, Jae Kwang (Department of Statistics, Iowa State University)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제41권 제3호

발행연도: 2012.1

수록면: 291 - 303 (13page)

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Parameter estimation with missing data is a frequently encountered problem in statistics. Imputation is often used to facilitate the parameter estimation by simply applying the complete-sample estimators to the imputed dataset. In this article, we consider the problem of parameter estimation with nonignorable missing data using the approach of parametric fractional imputation proposed by Kim (2011). Using the fractional weights, the E-step of the EM algorithm can be approximated by the weighted mean of the imputed data likelihood where the fractional weights are computed from the current value of the parameter estimates. Calibration fractional imputation is also considered as a way for improving the Monte Carlo approximation in the fractional imputation. Variance estimation is also discussed. Results from two simulation studies are presented to compare the proposed method with the existing methods. A real data example from the Korea Labor and Income Panel Survey (KLIPS) is also presented.

#EM algorithm #Monte Carlo EM #Multiple imputation #Not missing at random

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이 논문의 저자 정보

Kim, Ji Young

소속기관 Department of Applied Statistics, Yonsei University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 1 이용수 2

Kim, Jae Kwang

소속기관 Department of Statistics, Iowa State University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 2 이용수 2

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