...
首页> 外文期刊>Journal of business & economic statistics >Testing Missing at Random Using Instrumental Variables
【24h】

Testing Missing at Random Using Instrumental Variables

机译:使用工具变量随机测试缺失

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

This article proposes a test for missing at random (MAR). The MAR assumption is shown to be testable given instrumental variables which are independent of response given potential outcomes. A nonparametric testing procedure based on integrated squared distance is proposed. The statistic's asymptotic distribution under the MAR hypothesis is derived. In particular, our results can be applied to testing missing completely at random (MCAR). A Monte Carlo study examines finite sample performance of our test statistic. An empirical illustration analyzes the nonresponse mechanism in labor income questions.
机译:本文提出了一项随机缺失测试(MAR)。假设工具变量独立于给定潜在结果的响应,则MAR假设被证明是可检验的。提出了一种基于积分平方距离的非参数测试程序。推导了MAR假设下的统计量的渐近分布。尤其是,我们的结果可用于测试完全随机缺失(MCAR)。蒙特卡洛的研究检查了我们测试统计量的有限样本性能。实证分析了劳动收入问题中的无反应机制。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号