Semiparametric Inference for Non-monotone Missing-Not-at-Random Data: the No Self-Censoring Model
We study the identification and estimation of statistical functionals of multivariate data missing non-monotonically and not-at-random, taking a semiparametric approach. Specifically, we assume that the missingness mechanism satisfies what has been previously called "no self-censoring" or...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2022-12 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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