In this paper, we investigate several well known approaches for missing data and their relationships for the parametric probability regression model Pβ (Y|X) when outcome of interest Y is subject to missingness. We explore the relationships between the mean score method, the inverse probability weighting (IPW) method and the augmented inverse probability weighted (AIPW) method with some interesting findings. The asymptotic distributions of the IPW and AIPW estimators are derived and their efficiencies are compared. Our analysis details how efficiency may be gained from the AIPW estimator over the IPW estimator through estimation of validation probability and augmentation. We show that the AIPW estimator that is based on augmentation using the full set of observed variables is more efficient than the AIPW estimator that is based on augmentation using a subset of observed variables. The developed approaches are applied to Poisson regression model with missing outcomes based on auxiliary outcomes and a validated sample for true outcomes. We show that, by stratifying based on a set of discrete variables, the proposed statistical procedure can be formulated to analyze automated records that only contain summarized information at categorical levels. The proposed methods are applied to analyze influenza vaccine efficacy for an influenza vaccine study conducted in Temple-Belton, Texas during the 2000-2001 influenza season.

中文翻译：

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应用程序缺少结果的概率回归模型的缺少数据方法。

在本文中，当感兴趣的结果Y遭受缺失时，我们针对参数概率回归模型Pβ（Y | X）缺失数据及其关系的几种已知方法进行了研究。我们探索了平均得分方法，逆概率加权（IPW）方法和增强逆逆概率加权（AIPW）方法之间的关系，并得出了一些有趣的发现。推导了IPW和AIPW估计量的渐近分布，并比较了它们的效率。我们的分析详细介绍了如何通过估计验证概率和扩充来从AIPW估计器获得优于IPW估计器的效率。我们显示，基于使用完整的观察变量集进行增强的AIPW估计器比基于使用观察变量子集进行扩增的AIPW估计器更有效。所开发的方法应用于基于辅助结果和经过验证的真实结果样本的缺少结果的Poisson回归模型。我们显示，通过基于一组离散变量进行分层，可以制定提议的统计程序来分析仅包含分类级别摘要信息的自动记录。在2000-2001年流感季节期间，在德克萨斯州Temple-Belton进行的流感疫苗研究中，将提出的方法用于分析流感疫苗的功效。所开发的方法应用于基于辅助结果和经过验证的真实结果样本的缺少结果的Poisson回归模型。我们显示，通过基于一组离散变量进行分层，可以制定提议的统计程序来分析仅包含分类级别摘要信息的自动记录。在2000-2001年流感季节期间，在德克萨斯州Temple-Belton进行的流感疫苗研究中，将提出的方法用于分析流感疫苗的功效。所开发的方法应用于基于辅助结果和经过验证的真实结果样本的缺少结果的Poisson回归模型。我们显示，通过基于一组离散变量进行分层，可以制定提议的统计程序来分析仅包含分类级别摘要信息的自动记录。在2000-2001年流感季节期间，在德克萨斯州Temple-Belton进行的流感疫苗研究中，将提出的方法用于分析流感疫苗的功效。