תמונת דף
תקציר
נתונים Y , θ)~ G מתודולוגיה ,(Yi θi), i=1,…n) , כאשר ההתפלגות השולית של θ לא
ידועה וההתפלגות המותנית של Y בהינתן θ ידועה. מעוניינים לאמוד את
נתונה h עבור E h(Y, θ) ואת G
על סמך התצפיות Y1,...,Yn.
בעבודה זו אנו מציעים שיטת אמידה לבעיות כנ"ל, ודנים ביישומים שונים. השיטה משתמשת בתכנות-ריבועי
והיא מרחיבה רעיונות של )EFRON )3102. סיבוכיות החישוב של השיטה לא גדולה, וניתן לטפל בקבצי
נתונים גדולים ובמקרים בהם השיטה הסטנדרטית של EM -ALGORITHM לא ישימה.
היישום העיקרי שלנו הוא טיפול באי-השבה. תקפות השיטה אינה תלויה בהנחת
"MISSING AT RANDOM". השיטה מודגמת ע"י סימולציות ובעזרת נתוני סכ"א מהשנים 3103-3102.
יישומים אחרים, כולל אמידת-סיכון ואמידת FDR מתוארים גם כן.
כמו כן, אנו מציגים שיטה לקבלת רווחי סמך ל-(E h(Y, θ , המשתמשת באופטימיזציה קמורה.
