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Conditional probability estimation based classification with class label missing at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2020, 卷号: 176, 页码: 13
作者:  Sheng, Ying;  Wang, Qihua
收藏  |  浏览/下载：158/0  |  提交时间：2020/05/24
Binary classification  Conditional probability estimation  Missing at random  Reproducing kernel Hilbert space  
Semiparametric analysis based on weighted estimating equations for transformation models with missing covariates 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2010, 卷号: 101, 期号: 9, 页码: 2078-2090
作者:  Huang, Bin;  Wang, Qihua
收藏  |  浏览/下载：125/0  |  提交时间：2018/07/30
Transformation models  Missing covariates  Weighted estimator  Kernel smoothing  
Probability density estimation for survival data with censoring indicators missing at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2009, 卷号: 100, 期号: 5, 页码: 835-850
作者:  Wang, Qihua;  Liu, Wei;  Liu, Chunling
收藏  |  浏览/下载：130/0  |  提交时间：2018/07/30
Asymptotic normality  Strong consistency  Bandwidth selection  Mean-squared error  Missing at random  
Model checking for partially linear models with missing responses at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2009, 卷号: 100, 期号: 4, 页码: 636-651
作者:  Sun, Zhihua;  Wang, Qihua;  Dai, Pengjie
收藏  |  浏览/下载：128/0  |  提交时间：2018/07/30
Model checking  Response missing at random  Imputation  Inverse probability weighting  Empirical process  Re-sampling  
Estimation and confidence bands of a conditional survival function with censoring indicators missing at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2008, 卷号: 99, 期号: 5, 页码: 928-948
作者:  Wang, Qihua;  Shen, Junshan
收藏  |  浏览/下载：124/0  |  提交时间：2018/07/30
kernel regression  confidence bands  empirical likelihood  missing at random  random censorship  
Estimation in partially linear models with missing responses at random 期刊论文
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2007, 卷号: 98, 期号: 7, 页码: 1470-1493
作者:  Wanga, Qihua;  Sun, Zhihua
收藏  |  浏览/下载：85/0  |  提交时间：2018/07/30
imputation estimator  regression surrogate estimator  inverse marginal probability weighted estimator  asymptotic normality